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fastNLP/core/controllers/evaluator.py
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@ -54,7 +54,7 @@ class Evaluator:
:kwargs:
* *torch_kwargs* -- 用于在指定 ``driver`` 为 'torch' 时设定具体 driver 实例的一些参数：
* ddp_kwargs -- 用于在使用 ``TorchDDPDriver`` 时指定 ``DistributedDataParallel`` 初始化时的参数；例如传入
{'find_unused_parameters': True} 来解决有有参数不参与前向运算导致的报错等；
{'find_unused_parameters': True} 来解决有参数不参与前向运算导致的报错等；
* torch_non_blocking -- 表示用于 pytorch 的 tensor 的 to 方法的参数 non_blocking；
* *model_use_eval_mode* (``bool``) --
是否在 evaluate 的时候将 model 的状态设置成 eval 状态。在 eval 状态下，model 的

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fastNLP/core/controllers/trainer.py
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@ -87,7 +87,7 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
.. node::
如果希望使用 ``TorchDDPDriver``
如果希望使用 ``TorchDDPDriver``
:param n_epochs: 训练总共的 epoch 的数量，默认为 20；
@ -134,7 +134,7 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
:kwargs:
* *torch_kwargs* -- 用于在指定 ``driver`` 为 'torch' 时设定具体 driver 实例的一些参数：
* ddp_kwargs -- 用于在使用 ``TorchDDPDriver`` 时指定 ``DistributedDataParallel`` 初始化时的参数；例如传入
{'find_unused_parameters': True} 来解决有有参数不参与前向运算导致的报错等；
{'find_unused_parameters': True} 来解决有参数不参与前向运算导致的报错等；
* set_grad_to_none -- 是否在训练过程中在每一次 optimizer 更新后将 grad 置为 None；
* torch_non_blocking -- 表示用于 pytorch 的 tensor 的 to 方法的参数 non_blocking；
* *data_device* -- 表示如果用户的模型 device （在 Driver 中对应为参数 model_device）为 None 时，我们会将数据迁移到 data_device 上；