命令

Command

class Command(config, device=None)

基类：object

命令行交互指令

train(epoch=None)

进行训练操作

参数

epoch – 训练的轮数，默认10轮或者从配置文件中指定

eval(file=None, checkpoint=None, task=None)

进行 Evaluation 操作

参数

• task – 任务，默认为default

• checkpoint – 使用的 checkpoint，默认是采用Best ckpt（需要启用Checkpoint Mannger best plugin）

• file – 要进行 evaluation 的文件，默认是test数据集

predict(input, output, checkpoint=None, task='default')

进行预测操作

参数

• task – 任务，默认为default

• input – 输入文件

• output – 输出文件

• checkpoint – 使用的 checkpoint，默认是采用Best ckpt（需要启用Checkpoint Mannger best plugin）

deploy(path='deploy.model', vocab=None)

将模型中不需要的部分都清理掉，仅仅保留需要预测的部分 :param path: 最终保存的模型的路径 :param vocab: 词典名字，从 huggingface 加载

test()

测试配置文件是否正确，目前只对Dataset进行验证。

Executer

class Executor(config)

基类：object

实际训练器的一个简单包装

train_wrapper(dataloaders, epochs=30, tau=1.0)

通过给定的 data loader 进行训练，训练会进行到epochs或者 stop condition = True

参数

• tau – 放大指数

• dataloaders – PyTorch DataLoader

• epochs – 训练的最大轮数

evaluate_(data_loader, metrics, task)

评估一个模型 :param task: 任务信息 :param data_loader: PyTorch DataLoader :param metrics: 进行评估的 Metrics :return: 计算得到的各项指标

predict_(dataloader, outputs, task)

进行预测操作

参数

• dataloader – PyTorch DataLoader

• outputs – 输出的文件名