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嘉渊

2023-04-24 eec914bef61a802a955ea7be4d06284f00efd69a

 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",
    )

@@ -380,17 +382,15 @@
        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)
@@ -443,4 +443,18 @@
            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()