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f3922744
编写于
4月 28, 2023
作者:
H
Hongkun Yu
提交者:
A. Unique TensorFlower
4月 28, 2023
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PiperOrigin-RevId: 528061912
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-9
official/modeling/optimization/lr_schedule.py
official/modeling/optimization/lr_schedule.py
+0
-9
未找到文件。
official/modeling/optimization/lr_schedule.py
浏览文件 @
f3922744
...
@@ -460,10 +460,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
...
@@ -460,10 +460,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
tf
.
constant
(
math
.
pi
)
*
(
global_step
)
/
tf
.
constant
(
math
.
pi
)
*
(
global_step
)
/
(
init_total_steps
))
+
1.0
)
/
2.0
+
next_init_lr
)
(
init_total_steps
))
+
1.0
)
/
2.0
+
next_init_lr
)
learning_rate
=
cosine_learning_rate
learning_rate
=
cosine_learning_rate
tf
.
compat
.
v1
.
logging
.
info
(
"DEBUG lr %r next lr %r"
,
learning_rate
,
cosine_learning_rate
)
tf
.
compat
.
v1
.
logging
.
info
(
"DEBUG lr %r next lr %r inittotalstep %r"
,
init_lr
,
next_init_lr
,
init_total_steps
)
for
i
in
range
(
1
,
num_levels
):
for
i
in
range
(
1
,
num_levels
):
next_init_lr
=
lr_levels
[
i
]
next_init_lr
=
lr_levels
[
i
]
...
@@ -471,9 +467,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
...
@@ -471,9 +467,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
next_total_steps
=
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[
i
]
next_total_steps
=
level_total_steps
[
i
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=
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[
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>
i
+
1
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=
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i
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1
]
if
num_levels
>
i
+
1
else
0.
tf
.
compat
.
v1
.
logging
.
info
(
"DEBUG step %r nilr %r nss %r nts %r nnilr %r"
,
global_step
,
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,
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,
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,
next_next_init_lr
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next_cosine_learning_rate
=
((
next_init_lr
-
next_next_init_lr
)
*
next_cosine_learning_rate
=
((
next_init_lr
-
next_next_init_lr
)
*
(
tf
.
cos
(
(
tf
.
cos
(
tf
.
constant
(
math
.
pi
)
*
tf
.
constant
(
math
.
pi
)
*
...
@@ -482,8 +475,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
...
@@ -482,8 +475,6 @@ class StepCosineDecayWithOffset(
next_next_init_lr
)
next_next_init_lr
)
learning_rate
=
tf
.
where
(
global_step
>=
next_start_step
,
learning_rate
=
tf
.
where
(
global_step
>=
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,
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,
learning_rate
)
next_cosine_learning_rate
,
learning_rate
)
tf
.
compat
.
v1
.
logging
.
info
(
"DEBUG lr %r next lr %r"
,
learning_rate
,
next_cosine_learning_rate
)
return
learning_rate
return
learning_rate
...
...
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