# 需要导入模块: import utils [as 别名]

# 或者: from utils import evaluate [as 别名]

def main():

args = parse_args()

C = importlib.import_module(args.config).TrainConfig

print("MODEL ID: {}".format(C.model_id))

summary_writer = SummaryWriter(C.log_dpath)

train_iter, val_iter, test_iter, vocab = build_loaders(C)

model = build_model(C, vocab)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=C.lr, weight_decay=C.weight_decay, amsgrad=True)

lr_scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=C.lr_decay_gamma,

patience=C.lr_decay_patience, verbose=True)

best_val_scores = { 'CIDEr': 0. }

best_epoch = 0

best_ckpt_fpath = None

for e in range(1, C.epochs + 1):

ckpt_fpath = C.ckpt_fpath_tpl.format(e)

""&

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