模型支持再训练

[Bigchen8013]

你好！

请问一下，这个代码支持模型再训练吗？比如，我在ontonotes数据上训练好模型，然后将该模型使用我自己的数据进行再训练。

祝好！

[cheniison]

需要修改训练部分的代码，目前的代码并不支持再训练。

[Bigchen8013]

非常抱歉，这么晚才回复你，是因为最近我才刚跑成功。 请问一下，训练部分需要修改哪些地方，希望得到你的指点，十分感谢！

祝好！

[cheniison]

主要需要在模型初始化后增加模型/优化器加载模块，调整学习率等参数。其他一些细节的代码也可能要按需修改。

[Bigchen8013]

感谢你的回复，按照你说的，我在初始化模型后添加了模型/优化器加载模块，如下所示： `coref_model = model.CorefModel(c).to(c["device"]) optimizer = torch.optim.Adam(coref_model.parameters(), lr=c["lr"], weight_decay=c["weight_decay"])

if os.path.exists(c["checkpoint_path"] + ".max"):
    print("loading model from checkpoint...")
    checkpoint = torch.load(c["checkpoint_path"] + ".max", map_location=c["device"])
    coref_model.load_state_dict(checkpoint["model"])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint["optimizer"])`

学习率好像一直都是0.0002，没有变。 在保存模型的时候需要添加什么吗？ 感谢！

祝好！

[cheniison]

大体方向是对的，但transformer模型也需要加载。保存模型的时候注意一下保存路径。如果运行过程出错，其他部分细节上可能也会有要修改的。

[Bigchen8013]

谢谢大佬，感谢你的回复！

祝好！