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

时间: 2023-06-19 15:06:24 浏览: 192
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DecayFit 1.4 matlab.zip_Decay fit_DecayFit 1.4 matlab

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。
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优化器（如optim.SGD或optim.Adam）同样拥有自己的state_dict，它包含了优化器的状态信息，比如学习率（lr）、动量（momentum）和权重衰减（weight_decay）等超参数。 保存模型的state_dict通常使用.pt或...

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）。...

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

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...

# 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

Hyperparameters中使用了SGD优化器，学习率(lr)为5.0，权重衰减(weight_decay)为0.0000，使用动量(momentum)为0.9的SGD优化器。训练的总轮数为100次，每次使用512个样本进行训练，并使用12个进程(num_workers)读取...

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]

- weight_decay: 0.0001：权重衰减系数为0.0001。 - momentum: 0.9：动量因子为0.9。 - lr: 0.4：学习率为0.4。 - scheduler: cosine：学习率调度器采用余弦退火调度。 - scheduler_kwargs：学习率...

def init(self, lr, weight_decay): self.lr = lr self.weight_decay = weight_decay

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 ...

这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)

这段代码实现的是指数加权平均的功能，其中...其中decay参数是平滑系数，用于控制指数加权平均的权重分配。在每个epoch开始时，将self.weights设置为None，以确保每个epoch的平滑处理是独立的。

model: arch: alpro_qa model_type: msvd load_finetuned: False num_classes: 2423 timesformer: use_grad_ckpt: True ckpt_layer: 12 datasets: msvd_qa: # name of the dataset builder vis_processor: train: name: "alpro_video_train" n_frms: 16 image_size: 224 eval: name: "alpro_video_eval" n_frms: 16 image_size: 224 text_processor: train: name: "blip_caption" eval: name: "blip_caption" run: task: multimodal_classification # optimization-specific lr_sched: "linear_warmup_cosine_lr" init_lr: 5e-5 min_lr: 1e-6 weight_decay: 1e-4 max_epoch: 100 batch_size_train: 24 batch_size_eval: 64 num_workers: 1 seed: 42 output_dir: "output/ALPRO/msvd_qa" amp: False resume_ckpt_path: null evaluate: False train_splits: ["train"] valid_splits: ["val", "test"] test_splits: ["test"] # distribution-specific device: "cuda" world_size: 1 dist_url: "env://" distributed: True

对于上面给出的配置文件，这是一个用于多模态分类任务的模型训练的配置。以下是配置文件的一些关键点： - 模型架构：使用了名为"alpro_qa"的模型架构，类型为"msvd"。 - 数据集：使用了名为"msvd_qa"的数据集构建器...

# 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

根据你提供的配置文件，编码部分是指在数据预处理中使用的归一化操作。在这个配置文件中，归一化操作使用了均值和标准差来标准化图像数据。 具体来说，归一化的均值和标准差如下所示： 均值（mean）：[0.4914, 0....

# 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 ...

NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128

这是一个配置文件，描述了一个机器学习模型的参数设置。其中包括： - NUM_GPUS: 确定模型将会在多少个 GPU 上运行。 - NUM_SHARDS: 确定数据集分成多少份，用于分布式训练。 - OUTPUT_DIR: 模型输出结果的保存路径...

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(',')]

这段代码首先判断args.lr_decay是否为真（True）。如果为真，则继续执行下面的逻辑。 接下来，代码会进一步判断args.lr_decay_interval和args.lr_step_decay_epochs是否同时存在。如果它们同时存在，会抛出一...

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...

optimizer = dict(type='AdamW', lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.05, paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.), 'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.), # 'temporal_position_bias_table': dict(decay_mult=0.), 'norm': dict(decay_mult=0.), 'backbone': dict(lr_mult=0.1)}))

比如，对于 absolute_pos_embed、relative_position_bias_table、norm 这些参数，设置权重衰减为 0，即不对它们进行权重衰减；对于 backbone 参数，设置学习率为原来的 0.1，即比其他参数低一个数量级，以便更好地...

/usr/local/include/sigslot/signal.hpp:109:79: note: suggested alternative: ‘decay’ bool is_weak_ptr_compatible_v = detail::is_weak_ptr_compatible<std::decay_t>::value;

这是一个编译错误信息，其中的建议替代方案是使用std::decay_t。std::decay_t是一个类型转换工具，用于将类型转换为其对应的decay类型（例如将数组类型转换为指针类型，将函数类型转换为函数指针类型等）。在这...

def get_lr_scheduler(lr_decay_type, lr, min_lr, total_iters, warmup_iters_ratio=0.1, warmup_lr_ratio=0.1, no_aug_iter_ratio=0.3, step_num=10): def yolox_warm_cos_lr(lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter, iters): if iters <= warmup_total_iters: # lr = (lr - warmup_lr_start) * iters / float(warmup_total_iters) + warmup_lr_start lr = (lr - warmup_lr_start) * pow(iters / float(warmup_total_iters), 2 ) + warmup_lr_start elif iters >= total_iters - no_aug_iter: lr = min_lr else: lr = min_lr + 0.5 * (lr - min_lr) * ( 1.0 + math.cos( math.pi * (iters - warmup_total_iters) / (total_iters - warmup_total_iters - no_aug_iter) ) ) return lr def step_lr(lr, decay_rate, step_size, iters): if step_size < 1: raise ValueError("step_size must above 1.") n = iters // step_size out_lr = lr * decay_rate ** n return out_lr if lr_decay_type == "cos": warmup_total_iters = min(max(warmup_iters_ratio * total_iters, 1), 3) warmup_lr_start = max(warmup_lr_ratio * lr, 1e-6) no_aug_iter = min(max(no_aug_iter_ratio * total_iters, 1), 15) func = partial(yolox_warm_cos_lr, lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter) else: decay_rate = (min_lr / lr) ** (1 / (step_num - 1)) step_size = total_iters / step_num func = partial(step_lr, lr, decay_rate, step_size) return func什么作用

在函数内部，根据给定的学习率衰减类型 lr_decay_type，以及一些其他参数（如学习率、最小学习率、总迭代次数等），选择相应的学习率调度算法。 如果 lr_decay_type 是 "cos"，则使用 yolox_warm_cos_lr 函数...

# 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

- optimizer: sgd，optimizer_kwargs: lr: 0.03，weight_decay: 0.0，nesterov: False，momentum: 0.9：表示使用随机梯度下降（SGD）优化器进行训练，并设置学习率为0.03、权重衰减为0.0、是否使用Nesterov动量为...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。...

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资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。
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