param_norm 和grad_norm 分别代表什么

`param_norm` 和 `grad_norm` 都是用于衡量深度学习模型参数的指标，不过二者的含义略有不同。

`param_norm`（parameter norm）是指模型参数的范数，通常是指所有参数的二范数或一范数之和。在深度学习中，我们通常使用正则化方法来约束模型复杂度，其中 L1 正则化和 L2 正则化就是基于参数的一范数和二范数来实现的。因此，`param_norm` 可以帮助我们判断模型的复杂度和正则化效果是否合理。

`grad_norm`（gradient norm）是指模型梯度的范数，通常是指所有梯度的二范数或一范数之和。在深度学习中，我们通常使用反向传播算法来计算模型的梯度，并使用梯度下降等优化算法来更新模型参数。梯度的范数可以帮助我们衡量梯度的大小，从而判断模型是否存在梯度消失或梯度爆炸等问题。

综上，`param_norm` 和 `grad_norm` 都是常用的指标，用于衡量深度学习模型的参数和梯度。需要注意的是，二者的含义略有不同，应根据具体情况选择合适的指标来监控模型的状态。

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解释代码def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

这段代码是用于训练一个图像分割模型的主函数。首先，将模型设置为训练模式，然后对于每个批次的数据进行循环。从数据包中获取图像和标注，并将它们转换为可变变量并送入GPU中。然后，通过模型进行前向传播，得到三个侧边输出lateral_map_4，lateral_map_3和lateral_map_2。接着，计算三个侧边输出和标注之间的结构损失。将三个损失加权求和得到总损失。使用反向传播计算损失梯度，并使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数进行梯度裁剪。执行优化器的一步更新，并将梯度清零。记录每个侧边输出的平均损失，以供可视化和输出。如果达到了指定的训练步数或到达了批次的末尾，则输出训练状态。在训练过程中，每个epoch结束后进行模型测试，并保存拥有最小测试损失的模型。函数的返回值是最小测试损失。

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}, ]

这段代码是对模型参数进行设置的一部分。首先，定义了一个不需要进行权重衰减的参数列表`no_decay`，接下来通过`model.coder.named_parameters()`获取了模型`coder`的所有参数，并遍历每个参数。在遍历过程中，如果参数的名称在指定的集合中，即`{'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}`，则将该参数的`requires_grad`属性设置为False，表示不需要对该参数进行梯度更新。最后，将参数分为两个组，一个组需要进行权重衰减，另一个组不需要进行权重衰减，并分别指定了学习率`lr`和权重衰减系数`weight_decay`。