在PyTorch中,"logging_steps"是一个训练参数,用于控制训练过程中的日志记录。 "logging_steps"参数指定了每经过多少个训练步骤,就记录一次训练日志。训练日志通常包括训练损失值、准确率等训练指标的信息。 例如,如果将"logging_steps"设置为100,那么每经过100个训练步骤,就会记录一次训练日志。 通过设置适当的"logging...
例如,如果logging_steps被设置为100,那么每训练完100个batch后,会输出一次训练日志。 在深度学习训练过程中,一个完整的训练周期(epoch)通常包含多个全局步骤。而logging_steps则决定了训练日志是以怎样的频率输出,可以理解为控制训练日志的稀疏程度。较小的logging_steps值会产生更频繁的日志输出,可能带来更多的计算开销...