ema = ModelEMA(model) if rank in [-1, 0] else None # Resume start_epoch, best_fitness = 0, 0.0
时间: 2024-04-23 17:28:57 浏览: 17
这段代码用于创建一个 `ModelEMA` 对象,并将其赋值给变量 `ema`。如果 `rank` 的值是 `-1` 或 `0`,则创建 `ModelEMA` 对象;否则将 `ema` 设置为 `None`。
`ModelEMA` 是一个用于实现指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)的类,它可以用来平滑模型参数的更新。在这里,根据 `rank` 的值来决定是否需要创建 `ModelEMA` 对象。
接下来,初始化变量 `start_epoch` 和 `best_fitness`,将它们的值分别设置为 0 和 0.0。这些变量可能用于跟踪训练过程中的起始轮数和最佳的模型性能指标(例如最佳的准确率)。
总结起来,这段代码用于根据条件创建一个 `ModelEMA` 对象,并初始化起始轮数和最佳性能指标。
相关问题
start_epoch, best_fitness = 0, 0.0 if pretrained: # Optimizer if ckpt['optimizer'] is not None: optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) best_fitness = ckpt['best_fitness'] # EMA if ema and ckpt.get('ema'): ema.ema.load_state_dict(ckpt['ema'].float().state_dict()) ema.updates = ckpt['updates'] # Epochs start_epoch = ckpt['epoch'] + 1 if resume: assert start_epoch > 0, f'{weights} training to {epochs} epochs is finished, nothing to resume.' if epochs < start_epoch: LOGGER.info(f"{weights} has been trained for {ckpt['epoch']} epochs. Fine-tuning for {epochs} more epochs.") epochs += ckpt['epoch'] # finetune additional epochs del ckpt, csd
这段代码中的ckpt、pretrained、resume、start_epoch和best_fitness是什么意思?
ckpt是一个Python字典,包含了训练过程中的模型参数、优化器状态、学习率调度器状态等信息。ckpt的内容是从之前保存的模型文件中读取的,用于恢复模型的状态,继续训练模型或进行模型推理。
pretrained是一个bool类型的变量,用于表示当前模型是否使用预训练权重。如果pretrained为True,则表示当前模型使用预训练权重,需要从预训练模型中加载参数;否则则不使用预训练权重,需要从头开始训练模型。
resume是一个bool类型的变量,用于表示当前训练是否是从之前的训练中断处恢复的。如果resume为True,则表示当前训练是从之前的训练中断处恢复的,需要从中间状态继续训练;否则则表示当前训练是从头开始的,需要从头开始训练。
start_epoch是一个整数变量,用于表示当前训练的起始epoch数。在这段代码中,如果resume为False,则start_epoch为0,表示从头开始训练;否则,需要从之前的训练epoch数加1开始训练。
best_fitness是一个浮点数变量,用于记录当前模型的最佳性能指标。在训练过程中,通常会记录模型在验证集上的性能指标,并保留最佳性能指标对应的模型参数。
del ckpt, csd是Python语句,用于删除之前定义的ckpt和csd变量,释放内存空间。
torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事
这是一条使用torchrun命令行工具训练AI模型的命令,其中包含了多个参数和选项,主要包括:
- nproc_per_node:每个节点使用的GPU数量
- nnodes:使用的节点数量
- node_rank:当前节点的排名
- master_addr:主节点的地址
- master_port:主节点的端口号
- train-data:训练数据的路径
- val-data:验证数据的路径
- resume:恢复训练时的模型路径
- reset_data_offset:是否重置数据偏移量
- reset_optimizer:是否重置优化器状态
- logs:日志输出路径
- name:模型名称
- save-step-frequency:多少步保存一次模型
- save-epoch-frequency:多少轮保存一次模型
- log-interval:多少步输出一次日志
- report_training_batch_acc:是否输出每个batch的准确率
- context-length:输入文本的上下文长度
- warmup:学习率预热轮数
- batch-size:训练时每个batch的大小
- valid-batch-size:验证时每个batch的大小
- valid-step-interval:多少步验证一次
- valid-epoch-interval:多少轮验证一次
- lr:学习率
- wd:权重衰减
- max-epochs:最大训练轮数
- vision-model:使用的视觉模型
- use_augment:是否使用数据增强
- text-model:使用的文本模型
- use-flash-attention:是否使用闪光注意力机制
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