from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
时间: 2023-09-23 10:08:57 浏览: 76
这是一个来自于 Transformers 库的函数,用于生成一个基于 warmup 的线性学习率调度器。它可以帮助我们在训练过程中动态地调整学习率,以达到更好的训练效果。具体来说,该函数的作用是生成一个 LinearScheduleWithWarmup 对象,它包含以下参数:
- optimizer:优化器对象,例如 AdamW;
- num_warmup_steps:学习率 warmup 的步数;
- num_training_steps:总的训练步数;
- last_epoch:上一个 epoch 的索引(默认为-1)。
该函数返回的对象可以传递给 Transformers 中的 Trainer 对象,从而实现动态的学习率调整。
相关问题
TypeError: warmup() got an unexpected keyword argument 'half'
根据提供的引用内容,我们可以看出这是一个TypeError错误,提示信息为"warmup() got an unexpected keyword argument 'half'"。这个错误通常是由于函数调用时传递了不期望的参数导致的。具体来说,这个错误是因为在调用warmup()函数时传递了一个名为'half'的参数,但是该函数并不接受这个参数。
为了解决这个问题,我们需要检查代码中调用warmup()函数的地方,并确保没有传递名为'half'的参数。如果确实需要使用这个参数,我们需要查看warmup()函数的定义,并确保它接受这个参数。如果不接受,我们需要修改函数定义以接受这个参数。
下面是一个示例代码,演示了如何调用warmup()函数并传递'half'参数:
```python
from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=len(train_dataloader), half=True)
# 在训练循环中使用调度器
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_dataloader:
# 计算损失和梯度
loss, gradients = compute_loss_and_gradients(batch)
# 更新模型参数
optimizer.step()
# 更新学习率
scheduler.step()
```
MultiOptimizer在torch1.13.1中怎么import
对于torch 1.13.1版本,我无法回答您的问题,因为该版本不存在。torch的当前最新版本是1.9.0,您可以使用以下方式导入MultiOptimizer:
```
from torch.optim import Adam, SGD
from transformers import AdamW, get_cosine_schedule_with_warmup, get_linear_schedule_with_warmup
class MultiOptimizer():
def __init__(self, models, learning_rate, warmup_steps, num_training_steps):
self.optimizers = []
self.schedulers = []
for model in models:
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_rate': 0.01},
{'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)],
'weight_decay_rate': 0.0}
]
optimizer = AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=learning_rate)
self.optimizers.append(optimizer)
self.schedulers.append(get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer, num_warmup_steps=warmup_steps,
num_training_steps=num_training_steps))
```