optimizer_grouped_parameters = [
时间: 2024-05-18 09:14:49 浏览: 14
这段代码定义了一个列表 `optimizer_grouped_parameters`,其中存储了模型中所有需要更新的参数及其对应的优化器超参数。列表中每个元素都是一个字典,包含以下键值对:
- `params`:需要更新的参数,通常是某个层的权重和偏置。
- `lr`:对应的学习率。
- `weight_decay`:权重衰减系数,用于控制权重更新的幅度。
- `betas`:优化器 Adam 的 β1 和 β2 超参数。
这些超参数的具体含义可以参考优化器的文档。
相关问题
optimizer_grouped_parameters
'b'optimizer_grouped_parameters''是一个PyTorch中优化器的参数设置,用于对模型的不同部分设置不同的学习率和优化器类型。可以根据模型结构和需求将参数分为不同的组,然后为每个组指定一个学习率和优化器类型,以达到更好的优化效果。
start_time = time.time() model.train() param_optimizer = list(model.named_parameters()) no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] optimizer_grouped_parameters = [ {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}] # optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs) total_batch = 0 # 记录进行到多少batch dev_best_loss = float('inf') last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 model.train()
这段代码是用来进行模型训练的。具体来说,它包括了以下步骤:
1. 记录开始时间。
2. 将模型设置为训练模式。
3. 获取模型中的参数。
4. 根据参数名称来设置不同的权重衰减系数。
5. 使用BertAdam优化器来优化模型参数。
6. 记录训练过程中的一些指标,如总批次数、验证集上的最佳loss、上次验证集loss下降的批次数、是否很久没有提升等。
7. 将模型设置为训练模式。
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