Crosstalk-Generation/code/train.py
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checkpoint = None初始化一个变量checkpoint，它可能会用来存储模型的状态。 -
print('Building encoder and decoder ...')输出一个消息，表明正在构建编码器和解码器。 -
embedding = nn.Embedding(voc.n_words, hidden_size)创建一个嵌入层，其输入维度为词汇表的大小，输出维度为隐藏层的大小。 -
encoder = EncoderRNN(voc.n_words, hidden_size, embedding, n_layers, dropout)使用EncoderRNN类构建一个编码器。 -
attn_model = 'dot'设置注意力模型的类型为 'dot'。 -
decoder = LuongAttnDecoderRNN(attn_model, embedding, hidden_size, voc.n_words, n_layers, dropout)使用LuongAttnDecoderRNN类构建一个解码器。 -
if loadFilename:checkpoint = torch.load(loadFilename)encoder.load_state_dict(checkpoint['en'])decoder.load_state_dict(checkpoint['de'])如果提供了loadFilename，则从该路径加载模型的状态，并将状态加载到编码器和解码器中。 -
encoder = encoder.to(device)decoder = decoder.to(device)将编码器和解码器放置到指定的设备上（CPU或者GPU）。 -
print('Building optimizers ...')输出一个消息，表明正在构建优化器。 -
encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)decoder_optimizer = optim.Adam(decoder.parameters(), lr=learning_rate * decoder_learning_ratio)对编码器和解码器各自创建一个Adam优化器。 -
if loadFilename:encoder_optimizer.load_state_dict(checkpoint['en_opt'])decoder_optimizer.load_state_dict(checkpoint['de_opt'])如果提供了loadFilename，则从checkpoint中加载优化器的状态，并将状态加载到编码器和解码器的优化器中。 -
print('Initializing ...')输出一个消息，表明正在进行初始化操作。 -
start_iteration = 1perplexity = []print_loss = 0初始化一些变量，包括开始的迭代次数、困惑度和打印的损失。 -
if loadFilename:start_iteration = checkpoint['iteration'] + 1perplexity = checkpoint['plt']如果提供了loadFilename，则从checkpoint中加载开始的迭代次数和困惑度。
总的来说，这段代码的主要作用是构建和初始化模型（包括编码器和解码器），构建优化器，并从checkpoint中加载模型和优化器的状态（如果提供了checkpoint）。