counter = 1 start_time = time.time() could_load, checkpoint_counter = self.load(self.checkpoint_dir) if could_load: counter = checkpoint_counter print(" [*] Load SUCCESS") else: print(" [!] Load failed...")
时间: 2023-12-27 10:03:04 浏览: 19
这段代码是在启动模型训练时用于加载之前训练过的模型参数。首先将计数器设置为1,然后记录当前时间作为起始时间。接着调用 `self.load(self.checkpoint_dir)` 方法加载之前保存的模型参数。如果加载成功,则将计数器设为之前保存的计数器值,并输出“Load SUCCESS”信息。否则,输出“Load failed...”信息。
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filepath = "model_checkpoint.h5"
这段代码是定义了一个字符串类型的变量`filepath`,用于存储模型的权重参数,即训练好的模型在每次epoch训练完成之后,将模型参数保存到这个文件中,以便之后可以方便地加载模型并继续训练或进行预测。
在Keras中,可以使用`ModelCheckpoint`回调函数来实现模型参数的自动保存。下面是一个示例代码:
```python
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])
```
在上述代码中,`ModelCheckpoint`回调函数会在每次epoch训练完成之后,根据指定的监测指标`val_loss`(即验证集上的损失函数值)来判断当前模型是否是最优模型,并将其保存到`filepath`文件中。其中,`verbose=1`参数表示在保存模型时打印一条消息,`save_best_only=True`参数表示仅保存最优模型,`mode='min'`参数表示监测指标的最小化。
checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu')
这段代码是使用 PyTorch 加载预训练模型的方式之一。`torch.load()` 是 PyTorch 中的一个函数,用于从磁盘中加载数据。在这里,`self.pretrained` 是一个字符串变量,表示预训练模型的路径。`map_location='cpu'` 表示将模型加载到 CPU 上,这是因为在某些情况下,预训练模型可能已经在 GPU 上训练,而当前的计算机没有 GPU,因此需要将模型加载到 CPU 上。
加载预训练模型后,可以使用它来进行各种任务,例如文本生成、语言理解等。