utils.autobatch: 定义了自动生成批量大小的方法 utils.callbacks: 定义了回调函数,主要为logger服务 utils.datasets: dateset和dateloader定义代码 utils.downloads: 谷歌云盘内容下载 utils.general: 定义了一些常用的工具函数,比如检查文件是否存在、检查图像大小是否符合要求、打印命令行参数等等 utils.loggers : 日志...
衍生两个未实现的方法 train_an_epoch(**kwargs) 和 eval_an_epoch(**kwargs)，再定义一个train(...
yml --do_eval --save_interval 10000 \ --save_dir "/home/aistudio/PaddleSeg/contrib/MedicalSeg/output/swinunet" \ --has_dataset_json False --is_save_data False --num_workers 4 --log_iters 10 --use_vdl 输出结果 2023-07-24 11:51:41 [INFO] [TRAIN] epoch: 151, iter: 81140/...
utils.plots.py: 定义了Annotator类,可以在图像上绘制矩形框和标注信息 utils.torch_utils.py: 定义了一些与PyTorch有关的工具函数,比如选择设备、同步时间等通过导入这些模块,可以更方便地进行目标检测的相关任务,并且减少了代码的复杂度和冗余。1.5 分布式训练初始化'''===4.分布式训练初始化===''' # https:/...
import numpy as np import torch # from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import torch.nn as nn import argparse from tqdm import tqdm from config import device, print_freq, vocab_size, sos_id, eos_id from data_gen import AiShellDataset, pad_collate from transformer.decoder import ...
train_instance_acc = np.mean(mean_correct)#计算每个epoch的准确率log_string('Train Instance Accuracy: %f'% train_instance_acc)withtorch.no_grad():#with语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源instance_acc, class_acc = test(classifier.eval(...
["labels"], # same reason as abovenum_train_epochs=2,predict_with_generate=True,fp16=True,push_to_hub=True,report_to='wandb')trainer=Seq2SeqTrainer(model=model,args=training_args,train_dataset=tokenized_dataset["train"],eval_dataset=tokenized_dataset["test"],tokenizer=tokenizer,data_collator...
本地和colab都是一样的错,环境都是没问题的。训练了10000次但是推出来的声音都是只有噪音。 请问是g_0和d_0的问题嘛 但是看log都是loaded了 请大佬帮忙看看 谢谢! INFO:44k:{'train': {'log_interval': 200, 'eval_interval': 800, 'seed': 1234, 'epochs': 10000, 'learn
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=nw) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) ...
(args,'train')#从train路径下获取train数据,并对wav类型数据进行预处理#对数据设置批量和填充,pin_memory=True:锁页内存(不与硬盘进行交换);shuffle=True:打乱顺序;num_workers:工作进程数,越大批量处理越快,但加重CPU负担train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size...