标签:mxnet 自定义 global batch callback epoch lr params 日志
batch训练回调函数:
def _batch_callback(param):
#global global_step
global_step[0]+=1
mbatch = global_step[0]
for _lr in lr_steps:
if mbatch==args.beta_freeze+_lr:
opt.lr *= 0.1
print('lr change to', opt.lr)
break
_cb(param)
if mbatch%1000==0:
print('lr-batch-epoch:',opt.lr,param.nbatch,param.epoch)
调用代码:
model.fit(train_dataiter,
begin_epoch = begin_epoch,
num_epoch = end_epoch,
eval_data = val_dataiter,
eval_metric = eval_metrics,
kvstore = 'device',
optimizer = opt,
#optimizer_params = optimizer_params,
initializer = initializer,
arg_params = arg_params,
aux_params = aux_params,
allow_missing = True,
batch_end_callback = _batch_callback,
epoch_end_callback = epoch_cb )
可以在_batch_callback中加自己需要输出的日志,比如学习率,loss,ap。
标签:mxnet,自定义,global,batch,callback,epoch,lr,params,日志 来源: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/116307978
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