shell $(date -d $DATE_VAL + $Date_FORMAT 2)
时间: 2024-04-26 14:21:31 浏览: 15
这是一条 shell 命令,其中 $DATE_VAL 和 $Date_FORMAT 都是占位符,需要替换为具体的值。
其中,$DATE_VAL 表示日期值,$Date_FORMAT 表示日期格式。
假设 $DATE_VAL 的值为 "2022-05-01",$Date_FORMAT 的值为 "%Y%m%d",则该命令会输出 "20220502",即将 $DATE_VAL 中的日期值加 2 天,并按照 $Date_FORMAT 中指定的格式输出。
需要注意的是,在不同的操作系统中,date 命令的语法可能会有所不同,具体的语法请参考对应操作系统的文档。
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torchrun --nproc_per_node=${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
epoch-loss 和epoch_val_loss
epoch-loss 和 epoch_val_loss 是在深度学习中常用的指标,用于评估模型的训练和验证效果。
epoch-loss 是在模型训练过程中,每个 epoch 结束时计算的训练集上的损失,它反映了模型对训练数据的拟合程度。通常我们希望 epoch-loss 能够逐渐减小,表示模型不断优化。
epoch_val_loss 是在模型验证过程中,每个 epoch 结束时计算的验证集上的损失,它反映了模型对新数据的泛化能力。通常我们希望 epoch_val_loss 能够稳定或者逐渐减小,表示模型对新数据的预测效果比较好。
通过观察 epoch-loss 和 epoch_val_loss 的变化趋势,我们可以判断模型是否存在欠拟合或者过拟合,并对模型进行调整。