帮我修改一下下面的程序 pred = model(img, img2, augment=opt.augment)[0] File "/home/lenovo/conda/envs/mod/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1190, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() got multiple values for argument 'augment'
时间: 2023-06-03 22:03:28 浏览: 268
好的,这是一个程序错误,似乎是在函数调用时输入了多个参数给 augment,可能是参数位置不对或者参数名字写错了。可以检查一下代码调用处,确保只给了一个 augment 参数,而且位置和名字都正确,就可以解决这个问题了。
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解释pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
这段代码的作用是使用模型对输入的图像数据进行预测,得到模型输出的预测结果。
`model` 是一个 PyTorch 模型对象,它的输入是一个图像张量 `img`,输出是一个包含预测结果的张量。
在这段代码中,`model(img, augment=opt.augment)` 表示使用模型对输入的图像数据进行预测。其中,`augment` 是一个布尔值,表示是否使用数据增强技术进行预测。如果 `opt.augment` 为 True,则表示使用数据增强技术进行预测,否则不使用。
`[0]` 表示取预测结果中的第一个元素,这是因为在 YOLOv5 模型中,预测结果是一个元组,包含多个元素。其中第一个元素是包含预测框信息的张量,后续元素是包含其他预测信息的张量。因此,使用 `[0]` 可以获取模型输出的预测框信息张量。
最终,将预测结果张量赋值给变量 `pred`,以便后续的处理和可视化。
代码解释 # Inference t1 = torch_utils.time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)
这段代码用于模型推理(inference)时,计算模型的预测结果(pred)以及推理所需的时间(t1)。具体来说,这里使用了一个名为`torch_utils.time_synchronized()`的函数,该函数使用PyTorch的CUDA事件(CUDA event)来同步时间,确保计时的准确性。
`model(img, augment=opt.augment)`表示将输入图像`img`输入到模型中进行推理,其中`opt.augment`是一个布尔值,表示是否使用数据增强(data augmentation)。如果设置为`True`,则表示在推理时使用数据增强,否则不使用。
最终的预测结果存储在`pred`变量中。