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嘉渊

2023-04-24 6427c834dfd97b1f05c6659cdc7ccf010bf82fe1

 funasr/bin/train.py

@@ -19,7 +19,7 @@
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.nested_dict_action import NestedDictAction
from funasr.utils.prepare_data import prepare_data
from funasr.utils.types import str2bool
from funasr.utils.types import str_or_none
@@ -27,7 +27,7 @@


def get_parser():
    parser = config_argparse.ArgumentParser(
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="FunASR Common Training Parser",
    )

@@ -77,6 +77,12 @@
        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
@@ -280,10 +286,47 @@
        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,
        help="Apply preprocessing to data or not",
    )

    # optimization related
    parser.add_argument(
        "--optim",
        type=lambda x: x.lower(),
        default="adam",
        help="The optimizer type",
    )
    parser.add_argument(
        "--optim_conf",
        action=NestedDictAction,
        default=dict(),
        help="The keyword arguments for optimizer",
    )
    parser.add_argument(
        "--scheduler",
        type=lambda x: str_or_none(x.lower()),
        default=None,
        help="The lr scheduler type",
    )
    parser.add_argument(
        "--scheduler_conf",
        action=NestedDictAction,
        default=dict(),
        help="The keyword arguments for lr scheduler",
    )

    # most task related
@@ -390,8 +433,8 @@
    parser = get_parser()
    args, extra_task_params = parser.parse_known_args()
    if extra_task_params:
        task_args = build_args(args, extra_task_params)
        args = argparse.Namespace(**vars(args), **vars(task_args))
        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)
@@ -400,6 +443,7 @@
    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)