optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs)
时间: 2024-02-10 17:34:49 浏览: 41
这是一个使用BertAdam优化器的代码片段,其中optimizer_grouped_parameters是一个包含优化器参数的列表。lr参数指定了学习率,warmup参数指定了学习率的热身步骤比例,t_total参数指定了总的训练步骤数。
BertAdam是一种基于Adam优化器的变种,它通过减小梯度的方差来提高模型的性能。它还使用了一种称为“学习率预热”的技术,以在训练开始时逐渐增加学习率,从而提高模型的稳定性和收敛速度。
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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。
encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
这段代码是使用Adam优化器来为编码器(encoder)的参数设置学习率(learning rate)。在PyTorch中,`optim.Adam()`函数用于创建Adam优化器对象。
在这段代码中,`encoder.parameters()`表示要优化的参数,即编码器的参数。`lr=learning_rate`参数表示设置学习率为`learning_rate`。
以下是一个简单的示例:
```python
import torch.optim as optim
# 创建编码器对象 encoder
encoder = ...
# 设置学习率
learning_rate = 0.001
# 创建Adam优化器,并将编码器参数和学习率传递给它
encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
# 使用optimizer进行参数更新
encoder_optimizer.step()
```
通过调用`encoder_optimizer.step()`函数,可以根据设置的学习率对编码器的参数进行更新。这样可以实现在训练过程中自动调整参数以最小化损失函数。