model = TextLSTM.Model(config).to(config.device)
时间: 2024-02-29 10:55:31 浏览: 22
这段代码是创建了一个TextLSTM模型的实例,并将其移动到指定的设备上。其中,config是一个包含模型超参数的配置对象,用于初始化模型。Model(config)创建了一个TextLSTM模型的实例,to(config.device)将模型移动到指定的设备上,比如CPU或GPU。最终,该代码会返回一个已经初始化并移动到指定设备上的TextLSTM模型的实例。
相关问题
model = model.to(config.device)
这行代码使用了PyTorch框架中的to方法,将创建的模型移动到指定的设备上进行训练。
具体来说,config.device可以是"cpu"或者"cuda",分别表示使用CPU或GPU进行计算。通过调用to方法并传入config.device参数,可以将模型移动到指定的设备上进行计算。这里使用了to方法将模型移动到config.device所对应的设备上,例如GPU,从而实现模型在GPU上进行训练的目的。
需要注意的是,如果没有GPU设备,则不能将模型移动到GPU上进行训练。此时可以将config.device设为"cpu",将模型移动到CPU上进行训练。
model = TextLSTM.Model(config).to(config.device) init_network(model) print(model.parameters) train(config, model, train_iter, dev_iter, test_iter)
这段代码用于构建一个基于 LSTM 的文本分类模型,并在指定的设备上进行训练。首先,根据配置信息创建了一个 TextLSTM.Model 类的实例,然后将该实例移动到指定的设备上。接下来,调用 init_network 函数对模型的参数进行初始化。然后,调用 train 函数进行模型训练,其中 train_iter、dev_iter 和 test_iter 分别是训练集、开发集和测试集的迭代器。