训练的过程中只打印 loss point，要如何换算到epoch呢？

关于损失点（loss point）与 epoch 之间的关系，一般来说，在机器学习和深度学习的训练过程中，损失点（loss point）通常是指每个batch处理完毕后计算得到的损失值。一个 epoch 是指整个训练数据集被完全处理一遍的过程。因此，一个 epoch 包含的损失点的数量取决于训练数据集的大小以及每个 batch 的大小。

如果 DocumentGroundedDialogRerankTrainer 只打印每个损失点而不直接打印 epoch 信息，您可以通过以下方式计算当前的 epoch：

train_instance：训练集中的总实例数（总样本数）。
batch_size：每个 batch 的大小。
one_epoch_batch_count：一个 epoch 中包含的 batch 数量，计算方式为 train_instance // batch_size（如果不能整除，通常会向上取整）。

是的，正常情况下，当一个epoch的batch数目大于等于10时，每个epoch打印10次loss point，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”