nsml.bind¶

nsml.bind(save=None, load=None, **kwargs)¶

NSML에서 사용할 save와 load, infer함수를 바인드해줍니다.

매개 변수:	save (fn) -- 모델을 저장하는 save 함수 입니다. load (fn) -- 저장된 모델을 불러오는 load 함수 입니다.

Example

def load(dir_name):
    torch.load(os.path.join(dir_name,'model.pth'))
    ...
def save(dir_name, **kwargs):
    if kwargs['real']:
        torch.save(object,os.path.join(dir_name, 'model.pth'))
    ...
# kwargs got a ‘real=True’.
nsml.bind(save=save, load=load, real=True)

nsml.bind-save¶

nsml.bind() 에 넘겨지는 save 함수는 model, optimizer 등 python object를 저장하는 함수입니다.

다음과 같이 첫번째 인자로 저장할 수 있는 경로를 받고, 유저는 입력받은 경로에 하나 이상의 파일을 저장합니다.

이미 생성된 session을 재현하는 nsml fork , nsml submit 등의 명령어는 save 함수를 통해 저장된 파일을 load해서 사용합니다.

param str dir_path:

저장할 위치가 폴더 경로입니다.

파일로 바로 저장하는 예제입니다.
Example
def nsml_save(dir_path):
    state = {
    'model': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict()
    }
    filename = os.path.join(dir_path, 'model.pth')
nsml.bind(save=nsml_save)

nsml.bind-load¶

저장된 모델을 불러오는 load 함수를 binding 합니다.

load 함수는 첫번째 인자로 반드시 폴더명을 변수로 받아야 합니다.

nsml fork, nsml submit 등의 모델을 불러오는 명령어에서 load 함수를 호출합니다.

param str dir_path:

저장된 폴더의 경로입니다.

bind-save 에서 1개의 파일만 저장했을 때 불러오는 예제입니다.
Example
def nsml_load(dir_path):
    checkpoint = torch.load(os.path.join(dir_path, 'model.pth'))
    ...

nsml.bind(load=nsml_load)