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。

相关问题

optimizer_grouped_parameters = [

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。

optimizer = transformers.AdamW(optimizer_grouped_parameters, TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'warmup'

看起来你遇到了一个`TypeError`，其中提到的`'warmup'`关键字参数在`AdamW`初始化时并未被接受。`AdamW`函数可能并不直接支持`warmup`这一参数，它通常是针对`get_linear_schedule_with_warmup`等学习率调度器的，而不是`AdamW`本身。

如果你想要包含学习率的线性温升（warm-up），你应该先创建一个学习率调度器，然后再将它传递给训练循环。这里是相关的代码示例：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 创建初始学习率
initial_learning_rate = config.learning_rate

# 获取学习率调度器
num_warmup_steps = int(0.05 * len(train_iter) * config.num_epochs)  # 假设warmup比例不变
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=num_warmup_steps, num_training_steps=len(train_iter) * config.num_epochs)

# 开始训练
for epoch in range(config.num_epochs):
    for batch in train_iter:
        # 执行一次前向传播、反向传播和更新步骤
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()  # 这里不需要warmup参数
        scheduler.step()  # 更新学习率
        optimizer.zero_grad()