{"params": net[0].weight, 'weight_decay': wd}返回一个字典还是列表

时间: 2024-05-23 07:13:59 浏览: 108
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matlab复变函数指数函数代码-extensisq:扩展scipy.integrate与solve_ivp的各种方法集成

该代码返回一个字典，其中包含参数 `params` 和 `weight_decay` 的键值对。其中，`params` 对应的是一个 PyTorch 张量（tensor）的列表，表示模型的参数；`weight_decay` 对应的是一个浮点数，表示权重衰减系数。因此，可以将这个字典作为参数传递给优化器的构造函数，以便对模型参数进行优化。
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assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

首先，使用assert语句来确保args.solver的值是'adam'或'sgd'，如果不是，程序会抛出一个AssertionError。 接下来，根据args.solver的值选择相应的优化器，并打印出所选择的优化器。代码块中的if-elif条件...

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}, ]

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...

解释代码 trainer: type: Trainer darts_template_file: "{default_darts_cifar10_template}" callbacks: CARSTrainerCallback epochs: 500 optimizer: type: SGD params: lr: 0.025 momentum: 0.9 weight_decay: !!float 3e-4 lr_scheduler: type: CosineAnnealingLR params: T_max: 500 eta_min: 0.001 grad_clip: 5.0 seed: 11 unrolled: True loss: type: CrossEntropyLoss

这段代码是一个 YAML 配置文件，用于设置神经网络模型的训练参数。下面是对其中的几个配置项的解释： - type: 训练器的类型，这里使用的是 Trainer 类型。 - darts_template_file: DARTS 神经网络的模板文件...

解释这段代码# ema use_ema: False # Threshold confidence_threshold: 0.98 # Criterion criterion: confidence-cross-entropy criterion_kwargs: apply_class_balancing: True # Model backbone: resnet18 num_heads: 1 # Dataset train_db_name: cifar-10 val_db_name: cifar-10 num_classes: 10 # Transformations augmentation_strategy: ours augmentation_kwargs: crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] num_strong_augs: 4 cutout_kwargs: n_holes: 1 length: 16 random: True transformation_kwargs: #resize: 40 crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] # Hyperparameters epochs: 200 batch_size: 1000 num_workers: 8 optimizer: adam optimizer_kwargs: lr: 0.00005 weight_decay: 0.0001 # Scheduler scheduler: constant

这段代码是一个配置文件，用于训练一个模型。下面是对每个部分的解释： - use_ema: False：是否使用指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）来更新模型参数。 - confidence_threshold: 0.98：置信度...

解释# Setup setup: end2end # Model backbone: resnet18 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 nheads: 1 nclusters: 10 # Dataset train_db_name: cifar-10 val_db_name: cifar-10 num_classes: 10 num_neighbors: 5 # Loss criterion: end2end criterion_kwargs: temperature: 0.1 entropy_weight: 2.0 # Hyperparameters epochs: 1000 optimizer: sgd optimizer_kwargs: nesterov: False weight_decay: 0.0001 momentum: 0.9 lr: 0.4 scheduler: cosine scheduler_kwargs: lr_decay_rate: 0.1 batch_size: 256 num_workers: 8 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 32 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] transformation_kwargs: resize: 40 crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010]

这段代码是一个模型训练的配置文件。以下是对配置文件中各参数的解释： - setup: end2end：采用端到端（end-to-end）的训练方式。 - Model backbone: resnet18：使用ResNet-18作为模型的主干网络。 - model_...

def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思

这个函数是一个初始化优化器的函数，它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器（SGD或Adam），并根据需要决定是否冻结模型权重（freeze），以及设置相应的超参数（学习率、动量、权重衰减等）。如果配置...

# setup setup: scan # Loss criterion: scan criterion_kwargs: entropy_weight: 5.0 # Model backbone: resnet50 # Weight update update_cluster_head_only: True # Train only linear layer during SCAN num_heads: 10 # Use multiple heads # Dataset train_db_name: imagenet_50 val_db_name: imagenet_50 num_classes: 50 num_neighbors: 50 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 224 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] transformation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] # Hyperparameters optimizer: sgd optimizer_kwargs: lr: 5.0 weight_decay: 0.0000 nesterov: False momentum: 0.9 epochs: 100 batch_size: 512 num_workers: 12 # Scheduler scheduler: constant，这段话是什么意思啊

这是一个关于使用SCAN算法进行自监督学习的设置。其中setup指定了使用SCAN算法进行训练。Loss criterion使用了SCAN算法中的熵损失(entropy_loss)，并设置了entropy_weight为5.0。Model backbone使用了ResNet50。...

{"params": net[0].weight, 'weight_decay': wd}

在这段代码中，通过将该层的权重 net[0].weight 以及一个表示权重衰减的超参数 wd 作为参数，传递给一个函数或者优化器，用于进行权重更新或者正则化操作。 具体的实现可能会根据不同的场景而有所不同，比如在...

# Setup用端到端（end-to-end）的训练方式 setup: end2end # Model backbone: resnet18 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 nheads: 1 nclusters: 10 # Dataset train_db_name: cifar-10 val_db_name: cifar-10 num_classes: 10 num_neighbors: 5 # Loss criterion: end2end criterion_kwargs: temperature: 0.1 entropy_weight: 2.0 # Hyperparameters epochs: 1000 optimizer: sgd optimizer_kwargs: nesterov: False weight_decay: 0.0001 momentum: 0.9 lr: 0.4 scheduler: cosine scheduler_kwargs: lr_decay_rate: 0.1 batch_size: 256 num_workers: 8 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 32 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] transformation_kwargs: resize: 40 crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010]是什么编码

均值（mean）：[0.4914, 0.4822, 0.4465] 标准差（std）：[0.2023, 0.1994, 0.2010] 这些值被用于将输入图像的每个通道的像素值减去均值，并除以标准差，以使数据分布在较小的范围内，有助于模型更好地学习特征。 ...

_BASE_: "../base-prompt.yaml" RUN_N_TIMES: 1 DATA: NAME: "StanfordDogs" DATAPATH: "" #TODO: need to specify here NUMBER_CLASSES: 120 MULTILABEL: False MODEL: TYPE: "swin" SOLVER: BASE_LR: 0.001 WEIGHT_DECAY: 0.0001

根据这段 YAML 配置文件来看，你们正在使用一个叫做 "StanfordDogs" 的数据集，但是 DATAPATH 还没有被指定。同时，这个数据集有 120 个类别，不是多标签的数据集。模型选用了 swin，优化器使用了基础学习率为 0.001...

# Setup setup: simclr # Model backbone: resnet18 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 # Dataset train_db_name: t1 val_db_name: v2 num_classes: 8 # Loss criterion: simclr criterion_kwargs: temperature: 0.1 # Hyperparameters epochs: 500 optimizer: sgd optimizer_kwargs: nesterov: False weight_decay: 0.0001 momentum: 0.9 lr: 0.4 scheduler: cosine scheduler_kwargs: lr_decay_rate: 0.1 batch_size: 512 num_workers: 8 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 32 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] transformation_kwargs: crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010]，这段代码是什么意思

这段代码是一个模型训练的配置文件，其中包含了模型、数据集、损失函数、优化器、学习率调度器、数据增强等各方面的参数设置。 首先，setup 字段表示使用的模型是 simclr，backbone 表示使用的主干网络是 ...

# setup setup: selflabel # Threshold confidence_threshold: 0.99 # EMA use_ema: True ema_alpha: 0.999 # Loss criterion: confidence-cross-entropy criterion_kwargs: apply_class_balancing: False # Model backbone: resnet50 num_heads: 1 # Dataset train_db_name: imagenet_50 val_db_name: imagenet_50 num_classes: 50 # Transformations augmentation_strategy: ours augmentation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] num_strong_augs: 4 cutout_kwargs: n_holes: 1 length: 75 random: True transformation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] # Hyperparameters optimizer: sgd optimizer_kwargs: lr: 0.03 weight_decay: 0.0 nesterov: False momentum: 0.9 epochs: 25 batch_size: 512 num_workers: 16 # Scheduler scheduler: constant ，这段话是什么意思

这段话是一个配置文件，用于指定训练神经网络模型的超参数和数据集参数。具体解释如下： - setup: selflabel：表示使用自标签技术进行训练。 - confidence_threshold: 0.99：表示置信度阈值为0.99。 - use_ema: ...

{"params": net[0].weight, 'weight_decay': wd}怎么理解

其中，net[0].weight表示神经网络中第一个层的权重参数，weight_decay表示正则化项的系数。 在神经网络的训练中，我们通常会使用梯度下降等优化算法来更新网络中的参数，以最小化损失函数。同时，为了防止过拟合，...

optimizer = optim.SGD([{'params': net.parameters()}, {'params': metric.parameters()}], lr=conf.lr, weight_decay=conf.weight_decay)

参数列表中有两个字典，每个字典都包含一个 'params' 键和对应的参数值。 第一个字典 {'params': net.parameters()} 包含了神经网络模型 net 的参数。net.parameters() 返回一个包含神经网络模型参数的迭代...

{"params": net[0].weight, 'weight_decay': wd}这个大括号的用法是

在这个代码段中，大括号里面的内容是一个字典，包含了两个键值对，一个是 params，对应着神经网络的权重参数 net[0].weight，另一个是 weight_decay，对应着权重衰减系数 wd。这个字典可以作为函数的参数...

if args.lr_decay: # True if args.lr_decay_interval and args.lr_step_decay_epochs: raise ValueError('lr_decay_interval and lr_step_decay_epochs are mutually exclusive!') if args.lr_step_decay_epochs: decay_epoch_list = [int(ep.strip()) for ep in args.lr_step_decay_epochs.split(',')] decay_rate_list = [float(rt.strip()) for rt in args.lr_step_decay_rates.split(',')]

接着，将args.lr_step_decay_rates按逗号分隔成另一个列表，并将每个元素转换为浮点数类型。这个列表包含了每个衰减阶段的衰减率（decay rate）。 这段代码的目的是根据用户提供的参数设置，生成衰减阶段（epoch...

# Hyperparameters epochs: 200 batch_size: 1000 num_workers: 8 optimizer: adam optimizer_kwargs: lr: 0.00005 weight_decay: 0.0001 # Scheduler scheduler: constant

这代码中的部分内容设置了超参数...- optimizer_kwargs：优化器的参数设置，包括学习率（lr）和权重衰减（weight_decay）等。 - scheduler: constant：学习率调度器的选择，这里使用常数调度器，即学习率保持不变。

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