args.epochs
时间: 2024-03-23 12:41:20 浏览: 13
`args.epochs` 变量是在使用 argparse 模块解析命令行参数后得到的一个值,用于指定模型的训练轮数。在 argparse 中,通过 `add_argument()` 方法添加 `--epochs` 选项,然后使用 `parse_args()` 方法解析命令行输入,并通过访问命名空间对象的属性来获取参数值。
例如,以下代码演示了如何使用 argparse 模块获取 `--epochs` 选项的参数值:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train (default: 10)')
args = parser.parse_args()
for epoch in range(args.epochs):
train(model, optimizer, train_loader, epoch)
test(model, test_loader)
```
在这个例子中,`--epochs` 选项可以接受一个整数参数,如果用户没有提供参数,则默认为 10。在每个 epoch 中,调用 `train()` 和 `test()` 函数进行模型的训练和测试,共计训练 `args.epochs` 轮。
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criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)
这段代码定义了损失函数和优化器,并创建了一个学习率调度器。具体来说:
- 使用 F.mse_loss 函数作为损失函数,该函数计算模型输出和真实标签之间的均方误差。
- 使用 optim.Adam 优化器对模型参数进行优化,其中学习率为 args.lr。
- 创建了一个 CosineAnnealingLR 调度器,它会在训练过程中不断降低学习率。具体来说,在前 args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会从初始值 args.lr 逐渐升高到 args.last_lr,然后在后面的 args.epochs - args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会按照余弦函数的形式逐渐降低,最终降到 eta_min 的值。这种调度方式可以让模型在训练初期快速收敛,在训练后期避免过拟合。
- 创建了一个 GradualWarmupScheduler 调度器,它会在前 args.warm_epochs 个 epoch 中逐渐升高学习率,然后切换到 CosineAnnealingLR 调度器进行学习率调整。这种调度方式可以让模型在训练初期进行更细致的参数调整,避免出现梯度爆炸或梯度消失的问题。
val_dataset = get_segmentation_dataset(args.dataset, split='val', mode='val', **data_kwargs) args.iters_per_epoch = len(train_dataset) // (args.num_gpus * args.batch_size) args.max_iters = args.epochs * args.iters_per_epoch
这段代码用于获取验证数据集(val_dataset)。它调用了一个名为`get_segmentation_dataset`的函数,并传递了一些参数,包括`args.dataset`,`split='val'`,`mode='val'`,以及`**data_kwargs`。
`args.dataset`是一个参数,用于指定数据集的名称或路径。`split='val'`表示获取验证集的数据。`mode='val'`表示模式为验证模式。
`**data_kwargs`表示将之前提到的参数字典`data_kwargs`解包,并作为关键字参数传递给`get_segmentation_dataset`函数。
通过调用这个函数,可以获取到一个验证数据集对象,可以在验证过程中使用。
接下来的代码中,通过计算训练数据集的长度(len(train_dataset))以及一些其他参数(args.num_gpus和args.batch_size),来计算每个epoch中的迭代次数(args.iters_per_epoch)。然后,通过将每个epoch中的迭代次数(args.iters_per_epoch)与总的epoch数(args.epochs)相乘,得到最大迭代次数(args.max_iters)。这些值在训练过程中可能会用到。