nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)
时间: 2024-02-26 19:54:54 浏览: 21
这段代码的作用是根据模型的骨干网络类型、batch size、初始学习率(`Init_lr`)和最小学习率(`Min_lr`)等参数计算出当前的初始学习率(`Init_lr_fit`)和最小学习率(`Min_lr_fit`)。
具体来说:
- 首先根据模型的骨干网络类型(`backbone`)设置默认的 batch size(`nbs`)和最大学习率(`lr_limit_max`)、最小学习率(`lr_limit_min`);
- 如果骨干网络类型为 ViT、Swin Transformer 等,那么将 batch size 调整为 256,并进一步调整最大学习率和最小学习率的值;
- 根据当前的 batch size、初始学习率(`Init_lr`)和最小学习率(`Min_lr`),计算出当前的初始学习率(`Init_lr_fit`)和最小学习率(`Min_lr_fit`)。
总的来说,这段代码的作用是根据当前的训练参数计算出一个合适的初始学习率和最小学习率,以便用于模型的训练过程中的学习率调整。
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nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)转为伪代码
如果 optimizer_type 等于 'adam',则 lr_limit_max 等于 1e-3,否则 lr_limit_max 等于 1e-1
如果 optimizer_type 等于 'adam',则 lr_limit_min 等于 1e-4,否则 lr_limit_min 等于 5e-4
如果 backbone 在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中,则 nbs 等于 256,lr_limit_max 等于 1e-3(如果 optimizer_type 等于 'adam'),否则等于 1e-1,lr_limit_min 等于 1e-5(如果 optimizer_type 等于 'adam'),否则等于 5e-4
Init_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Init_lr 和 lr_limit_min 中的较大值,再和 lr_limit_max 取较小值
Min_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Min_lr 和 lr_limit_min * 1e-2 中的较大值,再和 lr_limit_max * 1e-2 取较小值
optimizer = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-4)
optimizer = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-4) 是创建一个Adam优化器的操作。
Adam是一种常用的优化算法,用于调整神经网络中的参数以最小化训练误差。它基于自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation)的思想,结合了动量方法和RMSProp算法,旨在在训练过程中自适应地调整学习率。
在这个操作中,optimizer被初始化为一个Adam优化器对象。它的参数包括params_to_update,即需要更新的模型参数,以及学习率lr。params_to_update通常是指需要进行梯度更新的模型参数,可以通过模型的parameters()方法获取。学习率lr是用来控制参数更新的步长,即每次参数更新的幅度大小。
通过使用Adam优化器,可以根据模型的梯度信息自适应地调整参数,以便更好地拟合训练数据。同时,可以通过调整学习率lr来控制参数更新的速度和稳定性。