warmup = np.linspace(start=1e-8, stop=initial_lr, num=warmup_epochs*steps)
时间: 2023-05-11 07:04:53 浏览: 94
这是一个关于学习率 warmup 的代码片段,其中使用了 numpy 库中的 linspace 函数来生成一个从 1e-8 到 initial_lr 的等差数列,共有 warmup_epochs*steps 个数。这个代码片段可能用于深度学习中的优化算法中,用来在训练初期逐渐增加学习率,以避免模型过早陷入局部最优解。
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def cosine_rate(now_step, total_step, end_lr_rate): rate = ((1 + math.cos(now_step * math.pi / total_step)) / 2) * (1 - end_lr_rate) + end_lr_rate # cosine return rate def cosine_scheduler(initial_lr, epochs, steps, warmup_epochs=1, end_lr_rate=1e-6, train_writer=None): """custom learning rate scheduler""" assert warmup_epochs < epochs warmup = np.linspace(start=1e-8, stop=initial_lr, num=warmup_epochs*steps) remainder_steps = (epochs - warmup_epochs) * steps cosine = initial_lr * np.array([cosine_rate(i, remainder_steps, end_lr_rate) for i in range(remainder_steps)]) lr_list = np.concatenate([warmup, cosine])
这是一个Python函数,名为cosine_rate,它有三个参数:now_step,total_step和end_lr_rate。这个函数的作用是计算学习率的变化率,采用余弦函数的形式。其中,now_step表示当前的步数,total_step表示总的步数,end_lr_rate表示最终的学习率。函数的返回值是一个浮点数,表示当前的学习率。
x = np.linspace(up, down - 1, down - up)
这段代码使用了 NumPy 库中的 `linspace()` 函数,用于生成一个等间距的一维数组。
函数的语法如下:
```python
x = np.linspace(start, stop, num)
```
其中:
- `start` 和 `stop` 是两个浮点数,表示生成的一维数组的起始值和结束值;
- `num` 是一个整数,表示生成的一维数组的长度。
例如,假设 `up` 和 `down` 分别为 0 和 10,则执行 `np.linspace(up, down - 1, down - up)` 后,`x` 的值将为 `array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])`。
可以看到,生成的 `x` 数组中,相邻元素之间的差值相等,这个差值的大小为 `(stop - start) / (num - 1)`。
在科学计算中,`linspace()` 函数通常用于生成一维的等间距数组,以便进行向量化计算和可视化等操作。