def set_defaults(model, opts): set_main_defaults(opts) dataset.set_defaults(opts) model.set_defaults(opts) set_validation_defaults(opts) train.set_ipu_defaults(opts) logging.set_defaults(opts)
def set_defaults(opts): opts['summary_str'] = "\n" dataset.set_defaults(opts) set_distribution_defaults(opts) set_training_defaults(opts) set_ipu_defaults(opts) log.set_defaults(opts)
def set_defaults(model, LR, opts): set_main_defaults(opts) dataset.set_defaults(opts) model.set_defaults(opts) set_training_defaults(opts) LR.set_defaults(opts) validation.set_validation_defaults(opts) set_ipu_defaults(opts) logging.set_defaults(opts)
def set_defaults(opts): data_loader.set_defaults(opts) set_training_defaults(opts) log.set_defaults(opts) if opts['generated_data']: try: assert opts['do_predict'] is False assert opts['do_evaluation'] is False except AssertionError as e: logger.info( "Cannot write predictions on synthetic generated data.\n\t\t\t\tExiting." ) sys.exit(1)
def set_defaults(opts): dataset.set_defaults(opts) set_training_defaults(opts) set_ipu_defaults(opts) bert_logging.set_defaults(opts)
def set_defaults(opts): data_loader.set_defaults(opts) set_distribution_defaults(opts) set_training_defaults(opts) set_ipu_defaults(opts) log.set_defaults(opts)
def set_defaults(opts): data_loader.set_defaults(opts) set_training_defaults(opts) # lr_schedule.set_defaults(opts) set_ipu_defaults(opts) log.set_defaults(opts)