nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)转为伪代码

如果 optimizer_type 等于 'adam'，则 lr_limit_max 等于 1e-3，否则 lr_limit_max 等于 1e-1
如果 optimizer_type 等于 'adam'，则 lr_limit_min 等于 1e-4，否则 lr_limit_min 等于 5e-4

如果 backbone 在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中，则 nbs 等于 256，lr_limit_max 等于 1e-3（如果 optimizer_type 等于 'adam'），否则等于 1e-1，lr_limit_min 等于 1e-5（如果 optimizer_type 等于 'adam'），否则等于 5e-4

Init_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Init_lr 和 lr_limit_min 中的较大值，再和 lr_limit_max 取较小值
Min_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Min_lr 和 lr_limit_min * 1e-2 中的较大值，再和 lr_limit_max * 1e-2 取较小值

相关问题

nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)

这段代码的作用是根据模型的骨干网络类型、batch size、初始学习率（`Init_lr`）和最小学习率（`Min_lr`）等参数计算出当前的初始学习率（`Init_lr_fit`）和最小学习率（`Min_lr_fit`）。

具体来说：

- 首先根据模型的骨干网络类型（`backbone`）设置默认的 batch size（`nbs`）和最大学习率（`lr_limit_max`）、最小学习率（`lr_limit_min`）；
- 如果骨干网络类型为 ViT、Swin Transformer 等，那么将 batch size 调整为 256，并进一步调整最大学习率和最小学习率的值；
- 根据当前的 batch size、初始学习率（`Init_lr`）和最小学习率（`Min_lr`），计算出当前的初始学习率（`Init_lr_fit`）和最小学习率（`Min_lr_fit`）。

总的来说，这段代码的作用是根据当前的训练参数计算出一个合适的初始学习率和最小学习率，以便用于模型的训练过程中的学习率调整。

解释代码：def adjust_learning_rate(optimizer, current_epoch, max_epoch, lr_min=0, lr_max=1e-3, warmup=True): warmup_epoch = 10 if warmup else 0 if current_epoch < warmup_epoch: lr = lr_max * current_epoch / warmup_epoch else: lr = lr_min + (lr_max-lr_min)*(1 + math.cos(math.pi * (current_epoch - warmup_epoch) / (max_epoch - warmup_epoch))) / 2 for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr

这段代码是一个用于动态调整学习率的函数，主要包含以下参数：

- optimizer：优化器对象，用于更新模型参数。
- current_epoch：当前训练的轮数。
- max_epoch：总的训练轮数。
- lr_min：学习率下限。
- lr_max：学习率上限。
- warmup：是否启用学习率预热。

函数首先根据 warmup 参数决定是否启用学习率预热，将预热轮数设为 10。如果当前轮数小于预热轮数，则学习率 lr 会从 lr_min 逐渐增加到 lr_max，以避免模型在训练初期过度拟合。如果当前轮数大于等于预热轮数，则学习率 lr 会根据 max_epoch 和当前轮数计算出一个介于 lr_min 和 lr_max 之间的值，这个值会随着训练轮数的增加而逐渐减小，以使模型更加稳定。

最后，函数会遍历优化器的所有参数组，将学习率 lr 赋值给每个参数组的 lr 参数，以更新模型参数。