这段代码是一个用于更新训练状态的函数,根据当前的训练epoch数来调整学习率、选择方式和温度等参数。
首先,它判断当前epoch是否在预热阶段(ep < args.epochs_warmup
)。如果是,则将学习率设置为args.lr_warmup
,选择方式设置为”random”,温度设为args.temp_init
。同时,通过遍历模型中Policy_net网络的参数,将其梯度要求设置为False,即不对其进行梯度更新。
接下来,在联合训练阶段(ep >= args.epochs_warmup and ep < args.epochs_warmup + args.epochs_joint
),将学习率设为args.lr_joint
,选择方式设置为”gumbel-softmax”,温度通过指数衰减函数计算得到:temp = args.temp_init * math.exp(-args.eta * (ep-args.epochs_warmup))
。同时将Policy_net网络的参数梯度要求设置为True,即对其进行梯度更新。
最后,在微调阶段(ep >= args.epochs_warmup + args.epochs_joint
),将学习率设为args.lr_fine
,选择方式仍然是”gumbel-softmax”,温度的计算方式与联合训练阶段相同。
最后返回了更新后的学习率(lr)、选择方式(selection)和温度(temp)。
这个函数在整个训练过程中起到了动态调整参数的作用,根据不同的训练阶段来适应不同的学习策略。具体的参数设置和调整方式可以根据任务和模型需要进行调整。
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