Closed sangmandu closed 2 years ago
좋은 것 같습니다. 👍
이미 폴더가 존재한다면, increment path로 인해 설정한 run name이 변경될 수 있습니다. inference시에는 이를 반드시 유의해주세요. 아니면 잘못된 결과가 나오고 이로 인해 팀전체에게 잘못된 결과를 가져다 줄 수 있습니다.
이 부분의 의미가 이미 폴더가 존재한다면 increment path로 인해서 다른 폴더명으로 저장이 되는데 inference시에 이 부분을 고려하지 않고 사용한다면 새로운 모델이 아닌 기존의 이미 사용했던 모델로 inference가 된다는 의미이죠?
제가 잘 이해한게 맞나요?
이미 폴더가 존재한다면, increment path로 인해 설정한 run name이 변경될 수 있습니다. inference시에는 이를 반드시 유의해주세요. 아니면 잘못된 결과가 나오고 이로 인해 팀전체에게 잘못된 결과를 가져다 줄 수 있습니다.
이 부분의 의미가 이미 폴더가 존재한다면 increment path로 인해서 다른 폴더명으로 저장이 되는데 inference시에 이 부분을 고려하지 않고 사용한다면 새로운 모델이 아닌 기존의 이미 사용했던 모델로 inference가 된다는 의미이죠?
제가 잘 이해한게 맞나요?
잘 이해한게 맞는 것 같습니다!!
1. LSTM Additional model 적용
LSTM 모델이 성공적으로 적용되었습니다. 성능은 비슷하거나 그 보다 좀 낮지만 더 좋은 모델을 attach했을 때 성능이 오를 수 있다는 가능성을 보였습니다. 이로 인해 다음과 같은 변경사항이 있습니다.
/code/models
는/output
경로로 사용하게 됩니다. 이는 attached model을 관리하기 위한model
폴더가 추가됨에 따라 혼동을 방지하기 위함입니다.training_args.output_dir
은../output
으로 설정되었습니다.additional_model
이 추가되었습니다. 기본적으로 None으로 설정되며 attach할 모델의 이름을 적을 수 있습니다. 대소문자 상관없이 입력가능하며 현재는 lstm만 가능합니다.2. 몇 가지 기능 구현
run name 추가
output_dir/project name
으로 모델의 위치가 결정되었는데, run name이 추가되었습니다. 따라서, 현재는output_dir/ proejct name/run name
의 경로로 모델이 생성됩니다.increment path
기타