NeXt_TDNN

--main--

 

입력시 mode 값과 config 파일을 설정해주면서 모델을 돌릴 때 필요한 파일 연동

 

training 모드

mode 로 train 을 줬을 때 동작

 

code_save_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")

모델 실험시 해당 날짜를 구분하여 그 때의 상태값이나 결과를 확인하기 위해 날짜 저장

train | test | test_all 함수
모드 입력에 맞춰서 함수 호출

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def train(config, code_save_time):
    # seed
    os.environ['CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG'] = ':4096:8'
    seed_everything(config.SEED, workers=True) if hasattr(config, 'SEED') else seed_everything(42, workers=True)

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os.environ['CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG'] = ':4096:8'

CUDA에서의 결정론적 연산(deterministic operations) 을 보장하기 위한 설정

 

• 같은 모델에 같은 데이터를 넣고 돌려도
• 어떤 경우는 정확도가 89%, 어떤 경우는 90%로 나올 수 있음
• 그걸 막고 항상 89%가 나오게 하려는 설정

 

:4096:8

GPU가 계산할 때 쓸 메모리 공간 설정 

PyTorch에서 추천하는 안전한 값(이 값을 써야 결정론적 결과가 잘 보장됌)

 

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1. 데이터셋 구축

 

data.dataset 을 import_mocule 을 통해 호출

배치사이즈	1
shuffle	False
num_wokers	config.NUMWORKER
pin_memory	True
drop_last	False

 

2. 'feature_extractor', 'spec_aug', 'model', 'aggregation', 'Loss', 'Optimizer', 'Scheduler' 세팅