元学习代码

以下是一个简单的元学习代码示例，使用 PyTorch 实现了 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）算法：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MetaLearner(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MetaLearner, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, output_size)
        )
        
    def forward(self, x):
        return self.net(x)
    
class MetaLearnerTrainer:
    def __init__(self, data, model, num_tasks, num_epochs, batch_size, lr_inner, lr_outer):
        self.data = data
        self.model = model
        self.num_tasks = num_tasks
        self.num_epochs = num_epochs
        self.batch_size = batch_size
        self.lr_inner = lr_inner
        self.lr_outer = lr_outer
        self.inner_optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_inner)
        self.outer_optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_outer)
        
    def train(self):
        for task_idx in range(self.num_tasks):
            task_data = self.data.sample_data()
            inner_model = MetaLearner(*model_sizes)
            inner_model.load_state_dict(self.model.state_dict())
            task_optimizer = optim.SGD(inner_model.parameters(), lr=self.lr_inner)
            
            for epoch_idx in range(self.num_epochs):
                for batch_idx in range(self.batch_size):
                    x, y = task_data.sample_batch()
                    loss = nn.CrossEntropyLoss()(inner_model(x), y)
                    task_optimizer.zero_grad()
                    loss.backward()
                    task_optimizer.step()
            
            x, y = self.data.sample_test_data()
            loss = nn.CrossEntropyLoss()(inner_model(x), y)
            loss.backward()
            
            for param_idx, (name, param) in enumerate(self.model.named_parameters()):
                if task_idx == 0:
                    self.outer_optimizer.state[name] = {}
                self.outer_optimizer.state[name]['step'] = task_idx + 1
                grad = (param.grad - self.inner_optimizer.state[name]['momentum']) / task_idx
                self.outer_optimizer.step()
                param.grad = None

这个例子主要包含了三个类：

- `MetaLearner`，表示元学习器的神经网络模型，包含了三层全连接层。
- `MetaLearnerTrainer`，表示元学习器的训练器，包含了元学习的核心逻辑。
- `DataGenerator`，表示元学习器的数据生成器，用于生成元学习的训练数据和测试数据。

在这个例子中，我们使用了 SGD 作为元学习器的优化器，并且在每个任务上使用了内部优化器来训练一个局部模型。在更新元学习器时，我们使用了外部优化器来更新元学习器的参数。同时，我们还使用了动量优化器来加速更新过程。