MMCV的checkpoint_config设置
时间: 2023-05-29 20:05:03 浏览: 624
checkpoint_iter_370000.pth
在使用MMCV进行模型训练的过程中,checkpoint_config是一个非常重要的设置。它可以控制模型训练时保存的checkpoint的数量、保存的位置、保存的间隔等等。
下面是一个示例的checkpoint_config设置:
```python
checkpoint_config = dict(
interval=1, # 每隔几个epoch保存一次checkpoint
save_optimizer=True, # 是否保存优化器状态
type='CheckpointHook', # checkpoint类型,这里是默认值
max_keep_ckpts=5, # 最多保存多少个checkpoint
create_symlink=False # 是否创建符号链接
)
```
其中,interval表示每隔几个epoch保存一次checkpoint,save_optimizer表示是否保存优化器状态,type表示checkpoint类型,max_keep_ckpts表示最多保存多少个checkpoint,create_symlink表示是否创建符号链接。
通过合理设置checkpoint_config,可以在训练过程中自动保存模型,并且保留最新的几个checkpoint,以便在训练过程中出现问题时可以回溯到之前的状态。
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