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训练后的模型会非常的大，比如原本 2g 的模型，完全训练后会有 4g 多，当然这已经是删除了检查点后的大小。比如量化参数或压缩模型等手段来缩小模型。 1.2、微调模型 在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步训练，以适应新的任务。 一般微调模型会使用 lora，除了 lora. Model.train ()和model.eval () 我们知道，在pytorch中，模型有两种模式可以设置，一个是train模式、另一个是eval模式。 model.train ()的作用是启用 batch normalization 和 dropout。在train模式，dropout层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率，如keep_prob=0.8，batch normalization层会继续计算数据的mean和var并进行更新. When you have completely different meanings for the.
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Train on meaning to aim is a completely different meaning of train, and there should be no overlap between this meaning and the meaning of teach in the original sentence. 在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 epoch由一个或多个batch组成。 选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。 通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好. Train loss 是训练数据上的损失，衡量模型在训练集上的拟合能力。val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。模型的真正效果应该用val loss来衡量。 你说到的train loss下降到一个点以后不再下降，是因为在你目前的 超参数 的设置下， 损失函数 已经得到.
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