解释eta_t = eta * lr()

时间: 2024-04-13 17:25:04 浏览: 214
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PSO_microSG——运用粒子群算法对电网继续优化调度

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这行代码计算了学习率 `eta` 与 `lr()` 函数返回值的乘积，并将结果赋给变量 `eta_t`。 具体解释如下： - `eta` 是一个标量，表示学习率。 - `lr()` 是一个函数，用于返回当前的学习率。 - `eta_t = eta * lr()` 将学习率 `eta` 与 `lr()` 函数返回值相乘，得到一个新的值，并将其赋给变量 `eta_t`。 - 最终，变量 `eta_t` 存储了学习率 `eta` 与当前学习率 `lr()` 的乘积。
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解释def sgd(x1, x2, s1, s2, f_grad): g1, g2 = f_grad(x1, x2) # 模拟有噪声的梯度 g1 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) g2 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) eta_t = eta * lr() return (x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)

- eta_t = eta * lr() 计算学习率 eta 与当前学习率 lr() 的乘积，并将结果赋给变量 eta_t。 - 最后，返回更新后的变量值 (x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)。其中，eta_t * g1 和 eta_t * g2...

检查代码是否有错误或异常：class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, base_lr=0.00001, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): # 初始化函数，接受一些参数 self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数 self.eta_min = eta_min # 最小学习率 self.iters = -1 # 当前迭代次数 self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数 self.base_lr = base_lr # 初始学习率 self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子 steps.sort() # 步长列表排序 self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表 self.gap = 0 # 步长间隔 self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch self.lf = lf # 学习率函数 self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子 def step(self, external_iter=None): # 学习率调整函数 self.iters = 1 # 当前迭代次数 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数 last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch scale = 1.0 # 缩放因子 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔 iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长 last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch if i != len(self.steps)-2: self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长，乘以 epoch 缩放因子 break scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子 if self.lf is None: self.base_lr= scale * self.base_lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率 else: self.base_lr = scale * self.base_lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率 self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch return self.base_lr # 返回学习率 def step_batch(self): # 批次学习率调整函数 self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子 self.base_lr= self.base_lr * rate # 缩放学习率 return self.base_lr # 返回学习率 else: return None # 如果已经完成热身，返回 None

这些参数包括：base_lr（基础学习率）、epochs（训练轮数）、eta_min（最小学习率）、steps（学习率变化步数）、step_scale（学习率变化比例）、lf（学习率变化函数）、batchs（每个批次的大小）、warmup_epoch...

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长，乘以 epoch 缩放因子 break scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子 if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_...

criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)

在前 args.warm_epochs 个 epoch 中，学习率会从初始值 args.lr 逐渐升高到 args.last_lr，然后在后面的 args.epochs - args.warm_epochs 个 epoch 中，学习率会按照余弦函数的形式逐渐降低，最终降到 eta_min 的值...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-6) # 定义LDAM损失函数 cls_num_list = [len(dataset_train[dataset_train.targets == t]) for t in range(classes)] criterion = LDAMLoss...

for optimizer in self.optimizers: self.schedulers.append( lr_scheduler.CosineAnnealingLR_Restart( optimizer, self.configS['args']['T_period'], eta_min=self.configS['args']['eta_min'], restarts=self.configS['args']['restarts'], weights=self.configS['args']['restart_weights']))解释该段代码

这段代码是一个神经网络中的训练过程中的优化器的设置，其中使用了CosineAnnealingLR_Restart学习率调度器，该调度器可以根据训练次数进行调整学习率，其中T_period代表整个周期的训练次数，eta_min表示学习率的...

将如下代码改成使用余弦退火算法lr_multiplier = L(WarmupParamScheduler)( scheduler=L(MultiStepParamScheduler)( values=[1.0, 0.1, 0.01], milestones=[163889, 177546], #[163889, 177546] num_updates=train.max_iter, ), warmup_length=250 / train.max_iter, warmup_factor=0.001, )

在这里，我们将 T_max 参数设置为 train.max_iter，即最大迭代次数，eta_min 参数设置为 0.001，即学习率的最小值。milestones 参数仍然是一个列表，指定学习率下降的里程碑。另外，我们需要将 ...

解读这段代码：lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)，它是如何进行学习率下降的？

lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=Min_lr_fit) 如果 lr_decay_type 为 poly，则学习率下降方式为 “多项式退火”（polynomial decay），即学习率根据...

total_loss=0.263023, lr=0.000020 | ETA 00:00:56 其中lr是什么意思

lr是learning rate（学习率）的缩写，它表示模型在训练过程中每一次更新权重时，所采用的步长大小。在训练过程中，学习率是一个很重要的超参数，它会影响模型的训练效果和速度。通过调整学习率的大小，可以使得模型...

sgd_experimental(lr=0.005, lr_decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier()里的什么参数

- power_t=0.5 - alpha=0.0001 - l1_ratio=0.15 - fit_intercept=True - max_iter=None - tol=0.001 - shuffle=True - verbose=0 - epsilon=0.1 - n_jobs=None - random_state=None - early_stopping=False - ...
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