本文主要是介绍self.named_parameters()和weight_decay解释，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
params_decay = (p for name, p in self.named_parameters() if 'bias' not in name)
params_no_decay = (p for name, p in self.named_parameters() if 'bias' in name)
这段代码是在PyTorch中对模型的参数进行筛选，以便在优化器中为不同的参数组设置不同的权重衰减（通常称为L2正则化）。
具体来说：
self.named_parameters()：这是一个PyTorch模型中的方法，它返回一个迭代器，其中包含模型中每个参数的名称和值。params_decay = (p for name, p in self.named_parameters() if 'bias' not in name)：这行代码创建了一个生成器，其中包含模型中所有不包含’bias’关键字的参数。这意味着它选择了所有非偏置参数。这些参数通常会有权重衰减。params_no_decay = (p for name, p in self.named_parameters() if 'bias' in name)：这行代码创建了一个生成器，其中包含模型中所有包含’bias’关键字的参数。这意味着它选择了所有偏置参数。这些参数通常不会有权重衰减。
这样的筛选常用于深度学习中，因为通常我们不对偏置参数应用权重衰减，而只对权重参数应用。这可以帮助防止过拟合，并确保模型的稳定性。
self.optimizer = torch.optim.AdamW([{'params': params_decay, 'lr': lr, 'weight_decay': weight_decay},{'params': params_no_decay, 'lr': lr}], amsgrad=True)
weight_decay 是深度学习中的一种正则化技术，用于约束神经网络的权重（weights）。它的主要目的是降低模型的复杂性，减少过拟合的风险。weight_decay 在优化算法中通过添加一个额外的项来实现，通常被称为权重衰减项或L2正则化项。
weight_decay 的效果是约束模型的权重参数使它们趋向于较小的值。这实际上等效于在损失函数中添加一个正则化项，该项会惩罚较大的权重值。这有两个主要效果：
- 降低过拟合风险： 通过对权重进行约束，模型更倾向于学习简单的函数，减少了对训练数据的过度拟合。这有助于提高模型的泛化能力。
- 控制权重大小：
weight_decay可以防止权重变得过大，从而限制了模型的复杂性。这对于避免数值稳定性问题和训练的收敛有帮助。
通常，weight_decay 参数是一个非负值，它控制了正则化的强度。较大的 weight_decay 值会施加更严格的约束，使权重趋向于更小的值，而较小的值会施加较轻的约束。它不会直接降低学习率（lr），但可以看作是一种影响优化过程的方式。
在深度学习中，通常使用 weight_decay 与损失函数的梯度一起传递到优化器中，以便在优化权重时考虑正则化项。这通常表示为优化器的 weight_decay 参数或正则化参数。常见的优化算法，如随机梯度下降（SGD）和Adam，支持 weight_decay 参数的设置。
综上所述，weight_decay 的主要目的是通过约束权重来降低过拟合风险，而不是直接降低学习率。学习率通常是单独设置的超参数，用于控制权重更新的步长。
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