# 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")

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。

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parser.add_argument('--checkpoint', type=int, default=10, help='checkpointing after batches')

这是一个Python脚本中的命令行参数（command line argument）。这个命令行参数名为'--checkpoint'，它的类型是整数，缺省值为10，它的作用是在训练过程中每处理完10个batch后进行一次检查点（checkpoint）操作。这个参数可以通过在命令行中添加'--checkpoint 20'这样的参数来修改默认值为20，从而在处理完20个batch后进行一次检查点操作。这个参数的help信息是'checkpointing after batches'，它用于在命令行中显示该参数的作用和用法说明。

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。