init
功能描述
初始化mxRec模型训练框架。
函数原型
def init(**kwargs)
**kwargs参数说明
参数名  | 
类型  | 
可选/必选  | 
说明  | 
|---|---|---|---|
max_steps  | 
int  | 
可选  | 
进行训练的总步数,默认值“-1”,表示将训练数据全部耗尽后结束。取值范围:[-1, 2147483647]  | 
train_steps  | 
int  | 
可选  | 
进行测试预测的训练步数,默认值为“-1”,代表将训练数据集全部训练完后进行预测。取值范围:[-1, 2147483647]。  | 
eval_steps  | 
int  | 
可选  | 
测试预测步数,默认值为“-1”,代表将测试数据集全部预测完后继续训练。取值范围:[-1, 2147483647]。  | 
if_load  | 
bool  | 
可选  | 
选择是否进行模型加载,默认值为“False”。 取值范围: 
  | 
use_dynamic  | 
bool  | 
可选  | 
是否使用动态shape功能,默认值“True”。 取值范围: 
  | 
use_dynamic_expansion  | 
bool  | 
可选  | 
是否使用片上内存显存侧动态扩容功能,默认值“False”。 取值范围: 
  | 
bind_cpu  | 
bool  | 
可选  | 
是否使用自动CPU绑核功能,默认值“True”。 取值范围: 
  | 
save_steps  | 
int  | 
可选  | 
训练save_step后进行保存,默认值“-1”,表示将训练数据全部训练完后进行保存,取值范围:[-1, 2147483647]。  | 
 - 如果通过kwargs传递其他未说明参数,则mxRec内部不会使用到该参数。
 - “train steps”和“eval steps”不能同时为“0”,且两者传入的参数需要与实际保持一致。
 - 当“use_dynamic_expansion”动态扩容参数为True时,请选用ByAddr类的优化器,如SGDByAddr、LazyAdamByAddress等。
 - 在train_and_evaluate场景下不支持多轮eval。
 - “max_steps”、“train_steps”、“eval_steps”和“save_steps”必须与实际训练情况保持一致。若不一致,可能会导致训练无法正常进行、训练出现精度问题等情况。
 
返回值说明
- 成功:None。
 - 失败:抛出异常。
 
使用示例
from mx_rec.util.initialize import init init(max_steps=200, train_steps=100, eval_steps=10, save_steps=100, use_dynamic=True, use_dynamic_expansion=False)
参考资源
接口调用流程及示例,请参见模型迁移与训练。
父主题: 训练框架初始化与去初始化