def no_weight_decay(self): return {'absolute_pos_embed', 'temporal_embedding'}

这段代码是一个函数，它返回一个集合(set)。集合中包含需要忽略权重衰减(weight decay)的参数名称。具体来说，这个函数返回了两个名称：'absolute_pos_embed'和'temporal_embedding'。在模型训练时，通常会对模型的权重进行衰减，以防止过拟合。但是对于某些参数，如位置编码等，衰减可能会影响模型的性能。因此，这些参数可以通过在优化器中设置不同的权重衰减系数或者完全忽略权重衰减来处理。这个函数的作用就是告诉优化器忽略这两个参数的权重衰减。

相关问题

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）。如果配置文件中没有指定优化器，则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时，如果需要冻结权重，则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的，其作用是为模型训练做准备。

def training_step_end(self, batch_parts_outputs): # Add callback for user automatically since it's key to BYOL weight update self.tau = self.get_current_decay_rate(self.hparams["decay_rate"]) self.update_module(self.target_network, self.online_network, decay_rate=self.tau) return batch_parts_outputs

这段代码是在 PyTorch Lightning 中的一个训练循环的回调函数 `training_step_end` 中被调用的。它的作用是在 BYOL 自监督学习算法中进行权重更新。具体地，它根据当前的学习率衰减率 `decay_rate` 计算当前的衰减率 `tau`，然后使用 `tau` 对在线网络 `online_network` 的权重进行更新，以使其逐渐接近目标网络 `target_network` 的权重。最后，它返回该批次的部分输出 `batch_parts_outputs`。