AI开发平台MODELARTS-构建学习器:基于learner进行模型训练

时间:2024-05-28 16:22:36

基于learner进行模型训练

learner.fit(
	lr=0.001,
    max_epochs=5,
    weight_decay=0.005,
    seed=None,
    checkpoint=None,
    gpu_ids=[0],
    world_size=1,
    local_size=1,
    launch_remote=False
)
表2 learner.fit参数

参数名称

可选/必选

参数类型

参数描述

lr

可选

float

学习率参数,默认为0.001。

max_epochs

可选

int/float

最大训练epoch数,默认为5。

weight_decay

可选

float

权重衰减,默认为0.005。

seed

可选

int

训练随机数,默认为None。

checkpoint

可选

string

预训练模型路径,优先级高于初始化Learner和Model时的路径参数,指定checkpoint入参后会覆盖初始化Learner或Model时对应checkpoint的模型参数。

gpu_ids

可选

int / list

open-mmlab系列默认使用0号卡进行训练。ivg系列可指定,如0或者[0]或者[0,1]。

world_size

可选

int

分布式训练节点数量,默认为1,暂不支持分布式训练。

local_size

可选

int

单个节点中的GPU数量,默认为1,暂不支持分布式训练。

launch_remote

可选

boolean

提交训练作业,默认为False,暂不支持基于API提交训练作业。

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