config = { 'n_epochs': 3000, # maximum number of epochs 'batch_size': 270, # mini-batch size for dataloader 'optimizer': 'SGD', # optimization algorithm (optimizer in torch.optim) 'optim_hparas': { # hyper-parameters for the optimizer (depends on which optimizer you are using) 'lr': 0.001, # learning rate of SGD 可换成adam试试 'momentum': 0.9 # momentum for SGD }, 'early_stop': 200, # early stopping epochs (the number epochs since your model's last improvement) 'save_path': 'models/model.pth' # your model will be saved here }

这段代码是一个配置字典，包含了训练过中的各种参数和设置。

'n_epochs':3000 表示最大的训练轮数为3000 轮。

'batch_size': 270 表示每个 mini-batch 的样本数量为 270 个。在训练过程中，数据会被分成多个 mini-batches，每个 mini-batch 中的样本会被一起输入到模型中进行训练。

'optimizer': 'SGD' 表示选择的优化算法为随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）。

'optim_hparas' 是一个字典，包含了优化算法的超参数。在这个例子中，使用的是 SGD，所以该字典包含了学习率 lr 和动量 momentum 这两个超参数。学习率控制了每次参数更新的步长，动量可以帮助加速训练过程并提高模型收敛性。

'early_stop': 200 表示如果模型在连续 200 个轮次中没有改善，则提前停止训练。这是一种防止过拟合和节约训练时间的策略。

'save_path': 'models/model.pth' 表示训练过程中保存模型的路径和文件名。训练完成后，模型会被保存到指定的路径下，方便之后的加载和使用。