嘉渊
2023-04-24 420849cfb3113c9e7475e5e72b3f8d7912fffe08
funasr/bin/train.py
old mode 100644 new mode 100755
@@ -1,3 +1,5 @@
#!/usr/bin/env python3
import argparse
import logging
import os
@@ -12,11 +14,11 @@
from funasr.build_utils.build_model import build_model
from funasr.build_utils.build_optimizer import build_optimizer
from funasr.build_utils.build_scheduler import build_scheduler
from funasr.build_utils.build_trainer import build_trainer
from funasr.text.phoneme_tokenizer import g2p_choices
from funasr.torch_utils.model_summary import model_summary
from funasr.torch_utils.pytorch_version import pytorch_cudnn_version
from funasr.torch_utils.set_all_random_seed import set_all_random_seed
from funasr.utils import config_argparse
from funasr.utils.prepare_data import prepare_data
from funasr.utils.types import str2bool
from funasr.utils.types import str_or_none
@@ -24,7 +26,7 @@
def get_parser():
    parser = config_argparse.ArgumentParser(
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="FunASR Common Training Parser",
    )
@@ -74,6 +76,12 @@
        default=False,
        help="Whether to use the find_unused_parameters in "
             "torch.nn.parallel.DistributedDataParallel ",
    )
    parser.add_argument(
        "--gpu_id",
        type=int,
        default=0,
        help="local gpu id.",
    )
    # cudnn related
@@ -277,6 +285,17 @@
        default=[],
    )
    parser.add_argument(
        "--train_shape_file",
        type=str, action="append",
        default=[],
    )
    parser.add_argument(
        "--valid_shape_file",
        type=str,
        action="append",
        default=[],
    )
    parser.add_argument(
        "--use_preprocessor",
        type=str2bool,
        default=True,
@@ -380,17 +399,15 @@
        help="oss bucket.",
    )
    # task related
    parser.add_argument("--task_name", help="for different task")
    return parser
if __name__ == '__main__':
    parser = get_parser()
    args = parser.parse_args()
    task_args = build_args(args)
    args = argparse.Namespace(**vars(args), **vars(task_args))
    args, extra_task_params = parser.parse_known_args()
    if extra_task_params:
        args = build_args(args, parser, extra_task_params)
        # args = argparse.Namespace(**vars(args), **vars(task_args))
    # set random seed
    set_all_random_seed(args.seed)
@@ -399,6 +416,7 @@
    torch.backends.cudnn.deterministic = args.cudnn_deterministic
    # ddp init
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(args.gpu_id)
    args.distributed = args.dist_world_size > 1
    distributed_option = build_distributed(args)
@@ -443,4 +461,18 @@
            else:
                yaml_no_alias_safe_dump(vars(args), f, indent=4, sort_keys=False)
    # dataloader for training/validation
    train_dataloader, valid_dataloader = build_dataloader(args)
    # Trainer, including model, optimizers, etc.
    trainer = build_trainer(
        args=args,
        model=model,
        optimizers=optimizers,
        schedulers=schedulers,
        train_dataloader=train_dataloader,
        valid_dataloader=valid_dataloader,
        distributed_option=distributed_option
    )
    trainer.run()