def no_weight_decay(self): return {'absolute_pos_embed', 'temporal_embedding'}
时间: 2023-06-19 20:06:24 浏览: 50
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
argparse.ArgumentError: argument --weight_decay: conflicting option string: --weight_decay
抱歉,这是因为命令行参数`--weight_decay`与其他选项字符串冲突导致的。冲突可能是因为已经存在另一个选项或参数使用了相同的选项字符串。
你可以尝试更改`--weight_decay`的选项字符串,以避免冲突。例如,将选项字符串更改为`--decay_weight`或其他不冲突的字符串。
修改后的代码示例:
```python
parser.add_argument('--decay_weight', type=float, default=0.0005, help='Optimization L2 weight decay [default: 0]')
```
然后在命令行中使用`--decay_weight`参数来指定权重衰减的值:
```
python your_script.py --decay_weight 0.001
```
这样就可以避免选项字符串冲突错误。
def init(self, lr, weight_decay): self.lr = lr self.weight_decay = weight_decay
This code defines the constructor for a class. The constructor takes two arguments: lr and weight_decay. These arguments are used to initialize two instance variables with the same names.
lr represents the learning rate, which is a hyperparameter that determines how quickly the model learns from the data. weight_decay is another hyperparameter that is used to prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function.
By setting these instance variables in the constructor, they can be accessed and used throughout the class methods.