解释def train_2d(trainer, steps=20, f_grad=None): #@save """用定制的训练机优化2D目标函数""" # s1和s2是稍后将使用的内部状态变量 x1, x2, s1, s2 = -5, -2, 0, 0 results = [(x1, x2)] for i in range(steps): if f_grad: x1, x2, s1, s2 = trainer(x1, x2, s1, s2, f_grad) else: x1, x2, s1, s2 = trainer(x1, x2, s1, s2) results.append((x1, x2)) print(f'epoch {i + 1}, x1: {float(x1):f}, x2: {float(x2):f}') return results

这段代码定义了一个名为 `train_2d` 的函数，用于优化二维目标函数的训练。

具体解释如下：
- `trainer` 是一个函数，用于执行训练的迭代步骤。它接受参数 `x1`, `x2`, `s1`, `s2`，并返回更新后的 `x1`, `x2`, `s1`, `s2`。

- `steps=20` 是一个可选参数，用于指定训练的迭代步数，默认为 20。

- `f_grad=None` 是一个可选参数，用于指定目标函数的梯度函数。如果不提供梯度函数，则默认为 None。

- 函数内部定义了四个变量 `x1`, `x2`, `s1`, `s2`，分别表示当前的变量值和内部状态。

- 创建一个空列表 `results`，用于保存每个迭代步骤后的变量值 `(x1, x2)`。

- 使用 `for` 循环进行迭代训练步骤，循环次数为 `steps`。

- 在每个迭代步骤中，根据是否提供了梯度函数，调用 `trainer` 函数来更新变量值和内部状态。更新后的 `(x1, x2)` 值被添加到 `results` 列表中。

- 打印当前迭代步骤的信息，包括迭代次数、更新后的 `x

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#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

这段代码是用多GPU进行小批量训练和模型训练的代码。具体来说，train_batch_ch13函数用于训练一个小批量数据，train_ch13函数则用于在多个GPU上进行模型训练。其中，train_batch_ch13函数将数据和标签分别复制到第一个GPU上，使用DataParallel函数将模型复制到所有GPU上，并在每个GPU上计算损失和梯度。最后，train_ch13函数使用Accumulator类来计算训练损失、训练准确率、实例数和特征数，并使用Animator类将这些指标可视化。同时，该函数还使用evaluate_accuracy_gpu函数计算测试准确率。

from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=64, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train()

这段代码是使用Hugging Face的Transformers库训练一个模型，具体来说是使用Trainer类和TrainingArguments类来进行训练。其中的参数设置包括：

- output_dir：输出模型和日志的目录。
- num_train_epochs：训练的轮数。
- per_device_train_batch_size：每个设备上的训练批量大小。
- per_device_eval_batch_size：每个设备上的评估批量大小。
- warmup_steps：学习率线性预热的步数。
- weight_decay：权重衰减的系数。
- logging_dir：日志输出目录。
- logging_steps：每多少步输出一次日志。

之后，利用Trainer来训练模型，传入模型、参数和训练数据集。