mindformers.core.TrainingStateMonitor

class mindformers.core.TrainingStateMonitor(origin_epochs, config=None, per_print_times=1, dataset_size=None, initial_epoch=0, initial_step=0, global_batch_size=0)

监控训练过程中指标变化的回调函数。

参数：

• origin_epochs (int) - 必选。训练的epoch数量。

• config (dict, 可选) - 指标落盘的配置信息字典。字典的键取值如下。默认值： None ，此时将按照默认的键取值设置。

  • "target" - 指定要监控的参数的命名或正则表达式。必须是字符串列表，例如["layers.[01]", "attention"]。默认值： [".*"] ，即选择所有参数。

  • "invert" - 反选target指定的参数，即target指定的参数不会被监控。默认值： False 。

  • "local_norm_format" - 决定local norm的展示方式。必须是字符串'tensorboard'、'log'之一（分别代表写入tensorboard、日志），或包含它们的列表，或 None 。只有指定的参数会被监控，选择 'log' 时可能引入大量打印信息。设置为 None 以忽略该指标。默认值：None 。

  • "device_local_norm_format" - 决定device local norm的展示方式。必须是字符串'tensorboard'、'log'之一（分别代表写入tensorboard、日志），或包含它们的列表，或 None 。设置为 None 以忽略该指标。默认值：None 。

  • "local_loss_format" - 决定local loss的展示方式。必须是字符串'tensorboard'、'log'之一（分别代表写入tensorboard、日志），或包含它们的列表，或 None 。设置为 None 以忽略该指标。默认值：None 。

  • "optimizer_state_format" - 决定优化器状态的展示方式。必须是字符串'tensorboard'、'log'之一（分别代表写入tensorboard、日志），或包含它们的列表，或 None 。只有指定参数的优化器状态会被监控，选择 'log' 时可能引入大量打印信息。设置为 None 以忽略该指标。默认值：'tensorboard' 。

  • "weight_state_format" - 决定权重L2-norm的展示方式。必须是字符串'tensorboard'、'log'之一（分别代表写入tensorboard、日志），或包含它们的列表，或 None 。设置为 None 以忽略该指标。默认值：'tensorboard' 。

  • "throughput_baseline" - 模型吞吐量的基线，用于计算线性度。必须为正数。会同时写入日志文件和tensorboard。设置为 None 以忽略该指标。默认值： None 。

  • "print_struct" - 是否打印模型结构。若是，则会在第一个step打印所有可训练参数的名字，并退出训练。默认值： False 。

• per_print_times (int, 可选) - 每多少次step打印日志信息。默认值： 1 。

• dataset_size (int, 可选) - 数据下沉模式必选。训练的数据集数量。默认值： None 。

• initial_epoch (int, 可选) - 训练开始的epoch数。默认值： 0 。

• initial_step (int, 可选) - 训练开始的step数。默认值： 0 。

• global_batch_size (int, 可选) - 总BatchSize大小。默认值： 0 。