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
时间: 2023-06-05 20:07:32 浏览: 48
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。
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for optimizer in self.optimizers: self.schedulers.append( lr_scheduler.MultiStepLR_Restart(optimizer, self.configS['args']['lr_steps'], restarts=self.configS['args']['restarts'], weights=self.configS['args']['restart_weights'], gamma=self.configS['args']['lr_gamma'], clear_state=False))解释该段代码
这段代码是神经网络训练中的学习率调整器,使用了多步调整和重启技术,可以根据训练的轮数来动态调整学习率以提高训练效果。具体来说,它通过调用PyTorch中的MultiStepLR_Restart函数来创建一个学习率调整器对象,其中包含了优化器(optimizer)、学习率调整步骤(lr_steps)、重启次数(restarts)、重启时的权重(restart_weights)、衰减因子(gamma)等参数。每次训练后,该调整器会根据当前训练轮数和之前设定的步骤进行学习率的调整,从而达到更好的训练效果。
self.optimizers.append(self.optimizer_G)解释该段代码
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。