ZBLOG

def update_status(ep, args, model): if ep < args.epochs_warmup: # Warmup stage lr = args.lr_warmup selection = 'random' temp = args.temp_init for param in model.module.Policy_net.parameters(): # Disable the pol...

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。


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

本站部分文章来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请联系站长删除。
转载请注明出处:https://sdn.0voice.com/?id=3912

分享:
扫描分享到社交APP
上一篇
下一篇
发表列表
游客 游客
此处应有掌声~
评论列表

还没有评论,快来说点什么吧~

联系我们

在线咨询: 点击这里给我发消息

微信号:3007537140

上班时间: 10:30-22:30

关注我们
x

注册

已经有帐号?