resume_epoch
时间: 2024-06-18 16:06:08 浏览: 13
在PyTorch中,`resume_epoch`是指在训练过程中恢复的epoch,即从已经保存的模型中继续训练的epoch数。通常,在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,会将训练过程中的模型参数保存在某个文件中,以便在后续需要时可以重新加载并继续训练。`resume_epoch`参数就是用于指定从哪个epoch开始继续训练。
如果设置了`resume_epoch`参数,则模型训练会从指定的epoch开始继续进行。如果不设置,则会从第一个epoch开始进行训练。
相关问题
for epoch in range(resume_epoch, num_epochs)
在这个代码片段中,for循环用于遍历从resume_epoch到num_epochs的每一个epoch。在每个epoch中,通过调用train_dataloader来获取训练数据的每个batch,并使用训练步骤(training_step)来计算出一个out。然后通过backward函数计算梯度并应用梯度更新(optimizer.step()),同时清除梯度(optimizer.zero_grad())。此外,还会根据需要在val/test步骤上自动记录(metrics)。最后,在每个epoch中计算epoch级别的操作(epoch_metric)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch Lightning 全攻略!](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124007660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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解释一下random_seed = 2019 torch.random.manual_seed(random_seed) np.random.seed(random_seed) epochs = 2 lr = 1e-3 resume_epoch = 0
这段代码是用于设置随机种子、训练轮数、学习率和恢复训练的起始轮数。
- `random_seed = 2019`:将随机种子设置为2019,这样每次运行程序时随机数生成器都会按照相同的方式生成随机数,确保实验的可重复性。
- `torch.random.manual_seed(random_seed)`:将PyTorch中的随机种子设置为2019,确保PyTorch中的随机数生成器也按照相同的方式生成随机数。
- `np.random.seed(random_seed)`:将NumPy中的随机种子设置为2019,确保NumPy中的随机数生成器也按照相同的方式生成随机数。
- `epochs = 2`:将训练轮数设置为2,意味着模型将会被训练2轮。
- `lr = 1e-3`:将学习率设置为0.001,这是一个超参数,用于控制模型在每次更新权重时的步长大小。
- `resume_epoch = 0`:将恢复训练的起始轮数设置为0,意味着从头开始训练模型而不是从之前的轮数开始。