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微调sensevoice模型Update best acc: 0.0000
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epoch: 2/100, data_slice: 0/1, step_in_slice: 879/4575, step_in_epoch: 879, total step: 10030, (loss_avg_rank: -0.188), (loss_avg_slice: 15.580), (ppl_avg_slice: 5.839e+06), (acc_avg_slice: 0.000), (lr: 1.605e-04), [('loss_ctc', -0.192), ('loss_rich', 0.004), ('loss', -0.188), ('acc_rich', 1.0)], {'data_load': '0.001', 'forward_time': '0.165', 'backward_time': '0.215', 'optim_time': '0.207', 'total_time': '0.599'}, GPU, memory: usage: 3.706 GB, peak: 11.380 GB, cache: 11.947 GB, cache_peak: 12.174 GB
❓ Questions and Help
- 使用脚本微调iic/SenseVoiceSmall模型的时候，Update best acc: 0.0000
- 训练的时候为啥loss还会出现负数？acc_rich是训练的准确率吗？
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- OS (e.g., Linux): CentOS
- FunASR Version (e.g., 1.0.0): 1.1.5
- ModelScope Version (e.g., 1.11.0): 1.17.1
- PyTorch Version (e.g., 2.0.0): 2.1.0
- How you installed funasr (
pip, source): pip - Python version: 3.8.19
- GPU (e.g., V100M32)：3090RTX
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不要看acc, 看acc_rich, 然后也可以用“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令来在浏览器中查看训练进度
“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令能调出训练进度看板
这样怎么挑选best model呀 @Jack-Lin-gif
“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令能调出训练进度看板
这样怎么挑选best model呀 @Jack-Lin-gif
不是有个权重文件是model.pt.best嘛，configuration.json有个"init_param":"model.pt"可以更改成model.pt.best（但我没试过这种方法）或者直接把model.pt.best改名称model.pt
你是说训练时按什么标准去判断best model吗 这个我记得训练bash脚本脚本里有个参数是可以设置的 用acc还是loss 但sensevoice的那个微调脚本不用手动去加这个 他默认的那个就是可用的
“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令能调出训练进度看板
这样怎么挑选best model呀 @Jack-Lin-gif
不是有个权重文件是model.pt.best嘛，configuration.json有个"init_param":"model.pt"可以更改成model.pt.best（但我没试过这种方法）或者直接把model.pt.best改名称model.pt
你是说训练时按什么标准去判断best model吗 这个我记得训练bash脚本脚本里有个参数是可以设置的 用acc还是loss 但sensevoice的那个微调脚本不用手动去加这个 他默认的那个就是可用的
我看了看这个参数在训练bash脚本里没有 我应该是之前在文档上看到的
“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令能调出训练进度看板
这样怎么挑选best model呀 @Jack-Lin-gif
不是有个权重文件是model.pt.best嘛，configuration.json有个"init_param":"model.pt"可以更改成model.pt.best（但我没试过这种方法）或者直接把model.pt.best改名称model.pt 你是说训练时按什么标准去判断best model吗 这个我记得训练bash脚本脚本里有个参数是可以设置的 用acc还是loss 但sensevoice的那个微调脚本不用手动去加这个 他默认的那个就是可用的
我看了看这个参数在训练bash脚本里没有 我应该是之前在文档上看到的
多谢
不要看acc, 看acc_rich, 然后也可以用“tensorboard --logdir <tensorboard文件夹路径>”命令来在浏览器中查看训练进度
acc_rich是指train的吧，但是想要保存模型不是应该根据val的指标吗
