with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思
时间: 2024-04-28 22:27:11 浏览: 137
torch.cuda.is_available()返回False解决方案
5星 · 资源好评率100%
这段代码是用于在 PyTorch 中进行模型评估和保存最佳模型的过程。首先,使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算,以节省内存和加快计算。然后,使用迭代器 `pbar` 逐批次地遍历数据集。对于每个批次,将输入数据移动到 GPU 上,并通过模型进行前向传递得到输出。接下来,计算损失并将其添加到 `epoch_loss_eval` 列表中。在遍历完整个数据集后,计算所有批次的平均损失,并将其添加到 `loss_vals_eval` 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失,则更新最佳平均损失,并保存模型在 `./saved_model` 文件夹下。最后,清空 GPU 缓存以释放内存。
阅读全文