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init_pathについて

事前に学習済みのモデル（チェックポイント）を読み込むパスを指定するために以下の時に使います。

• 学習の再開: トレーニングを一から始めるのではなく、既に学習済みのモデルを利用してトレーニングを再開したい場合に使用します。例えば、トレーニングが途中で中断されたり、さらに学習を進めたい場合に、以前保存したチェックポイントからトレーニングを続けることができます。すでに学習済みのモデルを利用して新しいタスクに応用できたりします。
  ゼロから再学習する必要がなく、効率的です。

• ファインチューニング: あるタスクに対して事前に学習させたモデルを、別のタスクに転移学習させたい場合にも使えます。
  既存の学習済みモデルに新しいデータや条件を加えて、さらなる学習や性能向上を目指す際に便利です。
  すでに学習された知識を活用して新しいタスクのトレーニングを加速できます。

設定例

以下は、init_path の設定例です。

init_path: "results/PreviousTraining/checkpoint-10000"

• results/PreviousTraining/checkpoint-10000 は、以前のトレーニング結果が保存されているディレクトリ内にある checkpoint-10000 というチェックポイントを指します。
• この設定により、トレーニングは checkpoint-10000 から始まり、続きのトレーニングを行います。

注意点

• 互換性の確認: init_path を使ってモデルを再開する際、再開するタスクや環境が以前のタスクと大きく異なる場合、期待した結果が得られないことがあります。例えば、環境の設定や報酬構造が大きく異なると、学習した内容が適応できないことがあります。

• パスの正確な指定: init_path に指定するパスが正しくない場合、エラーが発生してトレーニングが開始できません。保存したチェックポイントの正しいパスを指定することが重要です。