if dev_mse < min_mse: # Save model if your model improved min_mse = dev_mse print('Saving model (epoch = {:4d}, loss = {:.4f})' .format(epoch + 1, min_mse)) torch.save(model.state_dict(), config['save_path']) # Save model to specified path early_stop_cnt = 0
时间: 2024-02-14 13:31:55 浏览: 31
这段代码是用来保存模型的。它首先比较当前的 dev_mse(开发集上的均方误差)和之前的最小均方误差 min_mse 的大小。如果当前的 dev_mse 更小,说明模型表现有所改善,那么就更新 min_mse 的值,并将模型保存到指定的路径 config['save_path']。这样做是为了在训练过程中及时保存表现较好的模型。
另外,这段代码还有一个 early_stop_cnt 变量,它用来记录连续多少轮 dev_mse 没有改善。如果连续多轮 dev_mse 都没有改善,可以考虑提前停止训练,以节省时间和计算资源。
相关问题
# After each epoch, test your model on the validation (development) set. dev_mse = dev(dv_set, model, device)
这段代码用于在每个epoch结束后,在开发集(validation set)上测试模型。
`dev_mse = dev(dv_set, model, device)`调用了一个名为`dev`的函数,传入了开发集数据集`dv_set`、模型`model`和设备类型`device`作为参数。该函数会对给定的开发集数据集进行推理,计算模型在开发集上的均方误差(MSE)。
返回的`dev_mse`是模型在开发集上计算得到的均方误差。
通过在每个epoch结束后,在开发集上进行模型评估,可以了解模型在未见过的数据上的性能表现。这有助于判断模型是否过拟合训练数据,并帮助进行超参数调整等优化工作。
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else: early_stop_cnt += 1 epoch += 1 loss_record['dev'].append(dev_mse) if early_stop_cnt > config['early_stop']: # Stop training if your model stops improving for "config['early_stop']" epochs. break
这段代码是用来判断是否停止训练的。如果当前的 dev_mse 没有比之前的最小均方误差 min_mse 更小,说明模型的性能没有改善,那么就将 early_stop_cnt 变量加1。接着,将当前的 dev_mse 添加到 loss_record['dev'] 列表中,用于后续绘制损失曲线。
如果连续多于 config['early_stop'] 轮 dev_mse 没有改善,即 early_stop_cnt 大于 config['early_stop'],则停止训练。这个参数可以根据需要进行调整,用来控制在模型停止提升后保持训练的轮数。当达到早停止的条件时,训练循环会被打破,结束模型训练。