老秦
> 把新增的数据追加到训练集里从头练？需要花很长时间，主要是新增数据的频率很高，每次都从头练成本太高了 ：（
> 1、新数据继续训练，lr减小10倍，batch size设置为8(或者2)，epoch设为3，参考continue training的方法和paper； > 2、新的小数据集积累多批次，单独训练个模型，预测时跟大模型一起work。 > 3、我一般是从头训练，迭代模型 😄 我试一下
> load optimizer and scheduler before continue training: > > ``` > if os.path.isfile(os.path.join(args.model_name_or_path, "optimizer.pt")) and os.path.isfile( > os.path.join(args.model_name_or_path, "scheduler.pt")): > # Load in optimizer and scheduler states > optimizer.load_state_dict(torch.load(os.path.join(args.model_name_or_path,...
run `pip install scipy -U` upgrad to version 1.2.1
何出此言呢？依据是哈？