update speech_UniASR_asr_2pass-tr-16k-common-vocab1582-pytorch (#688)

Chong Zhang

2023-06-29 6086ff54e3d93dd2e465e152e7214dce7695371d

 egs_modelscope/asr/uniasr/speech_UniASR_asr_2pass-tr-16k-common-vocab1582-pytorch/finetune.py

@@ -1,5 +1,4 @@
import os
<<<<<<< HEAD

from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.trainers import build_trainer
@@ -21,50 +20,17 @@
        batch_bins=params.batch_bins,
        max_epoch=params.max_epoch,
        lr=params.lr)
=======
from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.trainers import build_trainer
from funasr.datasets.ms_dataset import MsDataset


def modelscope_finetune(params):
    if not os.path.exists(params["output_dir"]):
        os.makedirs(params["output_dir"], exist_ok=True)
    # dataset split ["train", "validation"]
    ds_dict = MsDataset.load(params["data_dir"])
    kwargs = dict(
        model=params["model"],
        model_revision=params["model_revision"],
        data_dir=ds_dict,
        dataset_type=params["dataset_type"],
        work_dir=params["output_dir"],
        batch_bins=params["batch_bins"],
        max_epoch=params["max_epoch"],
        lr=params["lr"])
>>>>>>> main
    trainer = build_trainer(Trainers.speech_asr_trainer, default_args=kwargs)
    trainer.train()


if __name__ == '__main__':
<<<<<<< HEAD
    params = modelscope_args(model="damo/speech_UniASR_asr_2pass-tr-16k-common-vocab1582-pytorch", data_path="./data")
    params.output_dir = "./checkpoint"              # m模型保存路径
    params.data_path = "./example_data/"            # 数据路径
    params.dataset_type = "small"                   # 小数据量设置small，若数据量大于1000小时，请使用large
    params.batch_bins = 2000                       # batch size，如果dataset_type="small"，batch_bins单位为fbank特征帧数，如果dataset_type="large"，batch_bins单位为毫秒，
    params.max_epoch = 50                           # 最大训练轮数
    params.max_epoch = 20                           # 最大训练轮数
    params.lr = 0.00005                             # 设置学习率
    
=======
    params = {}
    params["output_dir"] = "./checkpoint"
    params["data_dir"] = "./data"
    params["batch_bins"] = 2000
    params["dataset_type"] = "small"
    params["max_epoch"] = 50
    params["lr"] = 0.00005
    params["model"] = "damo/speech_UniASR_asr_2pass-tr-16k-common-vocab1582-pytorch"
    params["model_revision"] = None
>>>>>>> main
    modelscope_finetune(params)
    modelscope_finetune(params)