def Re_lr(epoch): re_lr = lr * (0.1 ** (epoch // step)) return re_lr 给出这段代码的作用
时间: 2024-04-17 18:28:34 浏览: 11
这段代码定义了一个函数 `Re_lr(epoch)`,它的作用是根据给定的训练轮数 `epoch` 计算学习率 `re_lr`。
在这段代码中,学习率 `lr` 是一个事先定义好的变量,表示初始学习率。变量 `step` 也是一个事先定义好的变量,表示学习率衰减的步长。
函数的计算逻辑是通过整除运算符 `//` 将 `epoch` 除以 `step`,得到一个整数结果,然后将初始学习率 `lr` 与衰减因子 `0.1` 相乘,再将结果赋值给 `re_lr`。衰减因子 `0.1` 表示每经过 `step` 轮训练,学习率会衰减为原来的十分之一。
最后,函数返回计算得到的学习率 `re_lr`。通过调用这个函数并传入当前训练的轮数,可以得到相应的学习率值,用于在训练过程中进行学习率的动态调整。
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class WarmupLinearLR(_LRScheduler): def __init__(self, optimizer, step_size, min_lr, peak_percentage=0.1, last_epoch=-1): self.step_size = step_size self.peak_step = peak_percentage * step_size self.min_lr = min_lr super(WarmupLinearLR, self).__init__(optimizer, last_epoch) def get_lr(self): ret = [] for tmp_min_lr, tmp_base_lr in zip(self.min_lr, self.base_lrs): if self._step_count <= self.peak_step: ret.append(tmp_min_lr + (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * self._step_count / self.peak_step) else: ret.append(tmp_min_lr + max(0, (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * (self.step_size - self._step_count) / (self.step_size - self.peak_step))) # print(self._step_count, self.step_size, ret) return ret这段代码什么意思
这段代码是一个自定义的学习率调度器类 WarmupLinearLR,继承自 _LRScheduler。它实现了一个线性学习率调度器,具有一个预热阶段和一个线性下降阶段。
在初始化方法中,它接受以下参数:
- optimizer: 优化器,用于更新模型的参数
- step_size: 总的训练步数
- min_lr: 最小学习率,用于控制学习率的下限
- peak_percentage: 预热阶段所占总步数的百分比,默认为0.1
- last_epoch: 上一个训练周期的索引,默认为-1
在 get_lr 方法中,它根据当前的训练步数(self._step_count)计算学习率。如果当前步数小于等于预热阶段的步数(self.peak_step),则学习率按照线性增长的方式计算。如果当前步数大于预热阶段的步数,则学习率按照线性下降的方式计算。
最后,该方法返回一个列表,其中包含每个参数组的学习率。
注释部分(print语句)可以用于调试目的,打印当前步数、总步数和计算出的学习率列表。
这段代码的作用是在训练过程中根据预定的步数和学习率设置来动态调整学习率,以提高模型的收敛性和泛化能力。
代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None
这是一个名为 CosineAnnealingWarmbootingLR 的类,用于实现余弦退火学习率调整。以下是每行代码的注释:
class CosineAnnealingWarmbootingLR:
def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0):
# 初始化函数,接受一些参数
self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数
self.optimizer = optimizer # 优化器
self.eta_min = eta_min # 最小学习率
self.iters = -1 # 当前迭代次数
self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数
self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] # 初始学习率
self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子
steps.sort() # 步长列表排序
self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表
self.gap = 0 # 步长间隔
self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch
self.lf = lf # 学习率函数
self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子
for group in optimizer.param_groups:
group.setdefault('initial_lr', group['lr']) # 设置默认初始学习率
def step(self, external_iter=None):
# 学习率调整函数
self.iters = 1 # 当前迭代次数
if external_iter is not None:
self.iters = external_iter
iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数
last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch
scale = 1.0 # 缩放因子
for i in range(len(self.steps)-1):
if (iters <= self.steps[i+1]):
self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔
iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长
last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch
if i != len(self.steps)-2:
self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长,乘以 epoch 缩放因子
break
scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子
if self.lf is None:
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = scale * lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率
else:
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率
self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch
return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] # 返回学习率
def step_batch(self):
# 批次学习率调整函数
self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数
if self.iters_batch < self.warmup_iters:
rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = lr * rate # 缩放学习率
return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] # 返回学习率
else:
return None # 如果已经完成热身,返回 None