iteration += 1 if iteration % 5000: paddle.save(generator.state_dict(), './model.pdparams')
时间: 2024-02-10 22:50:41 浏览: 29
这段代码是一个训练模型时的代码片段,其中:
- `iteration` 表示当前训练迭代次数;
- `+= 1` 表示每次迭代后将 `iteration` 值加 1;
- `if iteration % 5000:` 表示如果 `iteration` 值除以 5000 的余数为 0,则执行下面的语句;
- `paddle.save(generator.state_dict(), './model.pdparams')` 表示将当前的生成器(`generator`)模型参数保存到指定路径下的文件中。
因此,这段代码的作用是每训练 5000 次就保存一次生成器模型参数。
相关问题
Usage: ./prog <num_of_thread> <num_of_iteration>
This command is used to run a program with two arguments: the number of threads and the number of iterations.
For example, if you want to run a program with 4 threads and 10 iterations, you would type:
```
./prog 4 10
```
This would execute the program with 4 threads and run it for 10 iterations.
def test(self): load_model(self.model, args.checkpoint) self.model.eval() with torch.no_grad(): rep, user_pool = self.model(self.graph) """ Save embeddings """ user_emb = (rep[:self.model.n_user] + user_pool).cpu().numpy() item_emb = rep[self.model.n_user: self.model.n_user + self.model.n_item].cpu().numpy() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-embeds.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({'user_embed': user_emb, 'item_embed': item_emb}, f) """ Save results """ tqdm_dataloader = tqdm(self.testloader) uids, hrs, ndcgs = [], [], [] for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs uids += user_idx[::101].tolist() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({uid: (hr, ndcg) for uid, hr, ndcg in zip(uids, hrs, ndcgs)}, f)
这是一个 `test` 方法的定义,用于在模型训练过程结束后对测试数据进行评估。
首先,加载模型的权重参数,使用 `load_model(self.model, args.checkpoint)` 方法将参数加载到模型中,并将模型设置为评估模式,即 `self.model.eval()`。
然后,在 `with torch.no_grad()` 上下文管理器中进行以下操作:
1. 使用模型和图数据 `self.graph` 调用模型 `self.model`,得到用户和物品的表示 `rep` 和 `user_pool`。
2. 保存嵌入向量:将用户嵌入向量和物品嵌入向量转换为 NumPy 数组,并使用 pickle 序列化保存到文件中。
3. 保存评估结果:通过遍历测试数据集中的批次,计算并保存每个用户的命中率和 NDCG 值。同时,也保存了每个用户的索引信息。最终将这些结果使用 pickle 序列化保存到文件中。
需要注意的是,在测试过程中,也没有进行模型参数的更新,因此使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算,以提高效率。
这个方法的目的是对模型在测试数据集上的性能进行评估,并保存嵌入向量和评估结果供进一步分析和使用。