no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] coder_named_params = list(model.coder.named_parameters()) for name, param in coder_named_params: if name in {'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}: param.requires_grad = False pass optim_params = [{'params': [p for n, p in coder_named_params if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': weight_decay}, {'params': [p for n, p in coder_named_params if any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': 0.0}, ]

这段代码看起来是在设置模型的优化参数。首先，它创建了一个名为`no_decay`的列表，其中包含了不需要进行权重衰减的参数的名称。然后，它获取了模型中编码器（coder）的所有参数，并遍历每个参数。

在遍历过程中，如果参数的名称在`bert_ebd.word_embeddings.weight`、`bert_ebd.position_embeddings.weight`或者`bert_ebd.token_type_embeddings.weight`中，那么将设置该参数的`requires_grad`为False，即不对该参数进行梯度更新。

最后，根据参数名称是否在`no_decay`列表中，将参数分为两个组别：一个组别需要进行权重衰减（有weight_decay），另一个组别不需要进行权重衰减（weight_decay为0.0）。每个组别都有相同的学习率`meta_lr`。

这样就创建了一个优化器参数列表`optim_params`，其中包含了按照上述规则分组的模型参数和对应的学习率、权重衰减。

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weight_decay=eval(self.config['weight_decay'])

这行代码中，`self.config` 是一个字典，`'weight_decay'` 是这个字典中的一个键，`eval()` 函数用于将这个键对应的值（字符串类型）转换为 Python 表达式并求值，最终得到的结果赋值给 `weight_decay` 变量。通常情况下，这个值会被用作模型优化器的正则化项系数。

def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思

这个函数是一个初始化优化器的函数，它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器（SGD或Adam），并根据需要决定是否冻结模型权重（freeze），以及设置相应的超参数（学习率、动量、权重衰减等）。如果配置文件中没有指定优化器，则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时，如果需要冻结权重，则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的，其作用是为模型训练做准备。