eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second))

这段代码计算了剩余迭代时间(ETA)。它使用了`iter_time`对象的`global_avg`属性，该属性存储了迭代时间的全局平均值。乘以`(len(iterable) - i)`即剩余的迭代次数，得到了剩余迭代所需的总时间。

然后，通过`datetime.timedelta(seconds=eta_second)`将剩余时间的秒数转换为`timedelta`对象，并使用`str()`函数将其转换为字符串形式。这样就得到了表示剩余迭代时间的字符串`eta_string`。

这段代码可用于估计迭代的剩余时间，并将其以易读的方式呈现给用户。

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MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。

在这段代码中，通过一个循环迭代`iterable`对象，对每个迭代进行以下操作：
- 更新数据加载时间 `data_time`
- 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj`
- 更新迭代时间 `iter_time`
- 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作：
- 计算预计剩余时间 `eta_second`，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数
- 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string`
- 根据CUDA是否可用，选择打印日志的方式：
- 如果CUDA可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量
- 如果CUDA不可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，不包括最大内存使用量
- 更新迭代计数 `i`
- 更新结束时间 `end`

通过这段代码，可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用，还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

这是一个类的定义，类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。

def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1):

这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_epoch五个参数。

self.optimizer = optimizer
self.T_max = T_max
self.T_mult = T_mult
self.eta_min = eta_min
self.last_epoch = last_epoch

将传入的参数分别赋值给类的属性。

self.T_cur = float(self.last_epoch)

初始化当前的T值为last_epoch。

def get_lr(self):

定义一个名为get_lr的函数。

if self.T_cur == self.T_max:

如果当前T值等于T_max，则将T_cur重置为0，并将T_max乘以T_mult。

self.T_cur = 0
self.T_max *= self.T_mult

return self.eta_min + (1 + math.cos(math.pi * self.T_cur / self.T_max)) / 2 * (self.optimizer.param_groups[0]['lr'] - self.eta_min)

如果当前T值不等于T_max，则根据公式计算当前的学习率，并返回。