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。