VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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Yuta Hayashibe
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library/train_util.py
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@@ -1029,8 +1029,8 @@ def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth:
parser.add_argument("--save_every_n_epochs", type=int, default=None,
help="save checkpoint every N epochs / 学習中のモデルを指定エポックごとに保存する")
parser.add_argument("--save_last_n_epochs", type=int, default=None, help="save last N checkpoints / 最大Nエポック保存する")
parser.add_argument("--save_last_n_epochs_model", type=int, default=None, help="save last N checkpoints / 最大Nエポックモデル保存する")
parser.add_argument("--save_last_n_epochs_state", type=int, default=None, help="save last N checkpoints / 最大Nエポックstate保存する")
parser.add_argument("--save_last_n_epochs_model", type=int, default=None, help="save last N checkpoints of model (overrides the value of --save_last_n_epochs) / 最大Nエポックモデルを保存する(--save_last_n_epochsの指定を上書きします)")
parser.add_argument("--save_last_n_epochs_state", type=int, default=None, help="save last N checkpoints of state (overrides the value of --save_last_n_epochs)/ 最大Nエポックstateを保存する(--save_last_n_epochsの指定を上書きします)")
parser.add_argument("--save_state", action="store_true",
help="save training state additionally (including optimizer states etc.) / optimizerなど学習状態も含めたstateを追加で保存する")
parser.add_argument("--resume", type=str, default=None, help="saved state to resume training / 学習再開するモデルのstate")