self.optimizers.append(self.optimizer_G)解释该段代码
时间: 2023-06-07 22:09:41 浏览: 62
这段代码是将一个名为 self.optimizer_G 的优化器添加到一个列表 self.optimizers 中。这通常用于多个优化器对不同的网络参数进行优化的情况。具体来说,这段代码可能是对生成对抗网络(GAN)中的生成器参数进行优化。
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if optim_type == 'Adam': self.optimizer_g = torch.optim.Adam([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'SGD': self.optimizer_g = torch.optim.SGD(optim_params, **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'AdamW': self.optimizer_g = torch.optim.AdamW([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) pass else: raise NotImplementedError( f'optimizer {optim_type} is not supperted yet.') self.optimizers.append(self.optimizer_g)这段代码中文含义
这段代码是一个条件语句,根据给定的优化器类型来选择相应的优化器,包括Adam、SGD、AdamW等。其中,参数optim_params是需要优化的参数,train_opt['optim_g']是训练过程中的优化器参数。如果给定的优化器类型不在支持的列表中,则会抛出一个NotImplementedError异常。最后,将选择的优化器添加到self.optimizers列表中。
for optimizer in self.optimizers: self.schedulers.append( lr_scheduler.CosineAnnealingLR_Restart( optimizer, self.configS['args']['T_period'], eta_min=self.configS['args']['eta_min'], restarts=self.configS['args']['restarts'], weights=self.configS['args']['restart_weights']))解释该段代码
这段代码是一个神经网络中的训练过程中的优化器的设置,其中使用了CosineAnnealingLR_Restart学习率调度器,该调度器可以根据训练次数进行调整学习率,其中T_period代表整个周期的训练次数,eta_min表示学习率的最小值,restarts表示周期内学习率重启的次数,weights表示每个重启的学习率所占的比重。