# Checkpointing parser.add_argument("--save-dir", type=str, default="./model", help="directory in which training state and model should be saved") parser.add_argument("--path-dir", type=str, default="./outputs",help="directory in which resuits should be saved") parser.add_argument("--save-rate", type=int, default=3000, help="save model once every time this many episodes are completed")#一局训练600次 parser.add_argument("--model-dir", type=str, default="", help="directory in which training state and model are loaded") parser.add_argument("--jiazai", type=bool, default=False, help="是否加载已经训练好的模型") parser.add_argument("--numb", type=str, default="2", help="加载第几个模型")
时间: 2023-12-05 15:49:44 浏览: 27
这是一些关于模型保存和加载的参数设置,其中:
- `save-dir` 是指定模型训练状态和模型应该保存的目录;
- `path-dir` 是指定结果应该保存的目录;
- `save-rate` 是指每完成多少次训练就保存一次模型;
- `model-dir` 是指定训练状态和模型应该加载的目录;
- `jiazai` 是一个布尔值,表示是否加载已经训练好的模型;
- `numb` 是一个字符串,表示要加载的是第几个模型。
相关问题
if args.grad_checkpoint: model.gradient_checkpointing_enable()
这是什么意思? 这段代码是在PyTorch模型中启用grad_checkpoint(梯度检查点)技术的代码。如果在训练过程中使用了grad_checkpoint,则模型参数将被拆分成小块,然后分别计算梯度和更新,以减少在内存中保存模型参数所需的空间。这可以让你训练更大的模型或使用更大的批次大小,以获得更好的性能。这段代码中的args.grad_checkpoint是一个命令行参数,如果设置为True,则启用grad_checkpoint技术。调用model.gradient_checkpointing_enable()函数将启用grad_checkpoint技术。
typeerror: chatglmpretrainedmodel._set_gradient_checkpointing() got an unexp
这个错误是由于调用了chatglmpretrainedmodel._set_gradient_checkpointing()函数时出现了一个意外的问题导致的。TypeError意味着函数传入的参数类型不匹配,可能是由于参数的类型错误导致了这个问题。为了解决这个错误,我们需要仔细检查代码,确认传递给该函数的参数是否正确。根据错误信息,可能是在调用_set_gradient_checkpointing()函数时,给定的参数类型与函数所期望的不匹配。可能的解决办法是使用正确的参数类型调用此函数,并确保传递给该函数的参数与函数的预期相匹配。另外,也可以参考官方文档或相关文档,以获取更多有关该函数的信息,确保正确使用和调用。如果问题仍然存在,可能需要进一步检查代码和引入的库,以确定其他可能导致此错误的原因。