解释代码fully_train: pipe_step: type: TrainPipeStep models_folder: "{local_base_path}/output/nas/" trainer: ref: nas.trainer epochs: 600 lr_scheduler: type: CosineAnnealingLR params: T_max: 600.0 eta_min: 0 loss: type: MixAuxiliaryLoss params: loss_base: type: CrossEntropyLoss aux_weight: 0.4 seed: 100 drop_path_prob: 0.2 evaluator: type: Evaluator host_evaluator: type: HostEvaluator metric: type: accuracy
时间: 2024-02-10 11:34:03 浏览: 135
dbf.rar_arcgis_arcgis python_site:www.pudn.com
这段代码是一个 YAML 配置文件,用于训练一个神经网络模型。下面是对其中的几个配置项的解释:
- `models_folder`: 模型的保存路径。
- `trainer`: 训练器的配置,包括训练的 epoch 数量、学习率的调度器、损失函数的设置、随机种子等。
- `lr_scheduler`: 学习率调度器的配置,这里使用的是余弦退火调度器。
- `loss`: 损失函数的配置,这里使用的是混合辅助损失函数,其中 `loss_base` 是交叉熵损失函数,`aux_weight` 是辅助损失函数的权重。
- `evaluator`: 评估器的配置,这里使用的是主机评估器,评估指标为准确率。
该配置文件中的 `fully_train` 是一个训练任务的名称,可能在后续的代码中会被引用。
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