refactor: 修改metric_util.py

khaosz/trainer/metric_util.py

@@ -63,3 +63,27 @@ def grad_nan_num(model: nn.Module) -> Dict[str, int]:
             nan_num = param.grad.isnan().sum().item()
             nan_nums[name] = nan_num
     return nan_nums
+
+def ctx_get_loss(ctx):
+    return ctx.loss
+
+def ctx_get_lr(ctx):
+    return ctx.optimizer.param_groups[-1]['lr']
+
+def ctx_get_grad_norm(ctx):
+    return grad_norm(ctx.model)
+
+def ctx_get_grad_std(ctx):
+    return grad_std(ctx.model)
+
+def ctx_get_grad_max(ctx):
+    return grad_max(ctx.model)
+
+def ctx_get_grad_min(ctx):
+    return grad_min(ctx.model)
+
+def ctx_get_grad_mean(ctx):
+    return grad_mean(ctx.model)
+
+def ctx_get_grad_nan_num(ctx):
+    return grad_nan_num(ctx.model)

khaosz/trainer/train_callback.py

@@ -11,12 +11,14 @@ from typing import Callable, List, Optional, Protocol
 
 from khaosz.parallel import only_on_rank
 from khaosz.trainer.metric_util import (
-    grad_max,
+    ctx_get_loss,
-    grad_min,
+    ctx_get_lr,
-    grad_norm,
+    ctx_get_grad_max,
-    grad_mean,
+    ctx_get_grad_min,
-    grad_std,
+    ctx_get_grad_norm,
-    grad_nan_num
+    ctx_get_grad_mean,
+    ctx_get_grad_std,
+    ctx_get_grad_nan_num
 )
 from khaosz.data.checkpoint import Checkpoint
 from khaosz.trainer.train_context import TrainContext
@@ -181,40 +183,16 @@ class StepMonitorCallback(TrainCallback):
         self.log_cache = []
         
         self._metric_funcs = {
-            'loss': self._get_loss,
+            'loss': ctx_get_loss,
-            'lr': self._get_lr,
+            'lr': ctx_get_lr,
-            'grad_norm': self._get_grad_norm,
+            'grad_norm': ctx_get_grad_norm,
-            'grad_std': self._get_grad_std,
+            'grad_std': ctx_get_grad_std,
-            'grad_max': self._get_grad_max,
+            'grad_max': ctx_get_grad_max,
-            'grad_min': self._get_grad_min,
+            'grad_min': ctx_get_grad_min,
-            'grad_mean': self._get_grad_mean,
+            'grad_mean': ctx_get_grad_mean,
-            'grad_nan_num': self._get_grad_nan_num
+            'grad_nan_num': ctx_get_grad_nan_num
         }
 
-    def _get_loss(self, ctx):
-        return ctx.loss
-    
-    def _get_lr(self, ctx):
-        return ctx.optimizer.param_groups[-1]['lr']
-    
-    def _get_grad_norm(self, ctx):
-        return grad_norm(ctx.model)
-    
-    def _get_grad_std(self, ctx):
-        return grad_std(ctx.model)
-    
-    def _get_grad_max(self, ctx):
-        return grad_max(ctx.model)
-    
-    def _get_grad_min(self, ctx):
-        return grad_min(ctx.model)
-    
-    def _get_grad_mean(self, ctx):
-        return grad_mean(ctx.model)
-    
-    def _get_grad_nan_num(self, ctx):
-        return grad_nan_num(ctx.model)
-
     def _get_log_data(self, context: TrainContext):
         return {
             "timestamp": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),