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。

相关问题

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。

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。