if hasattr(args, "rng_seed"): cfg.RNG_SEED = args.rng_seed的含义

这段代码的含义是如果在 `args` 中存在 `rng_seed` 属性，则将其值赋给 `cfg` 的 `RNG_SEED` 属性。其中，`hasattr()` 函数用于判断一个对象是否有某个特定的属性，如果有则返回 `True`，否则返回 `False`。如果 `args` 对象中存在 `rng_seed` 属性，则将其值赋给 `cfg` 对象的 `RNG_SEED` 属性，这样就可以控制程序中的随机数种子，从而控制程序运行的随机性。

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def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件

这段代码中的以下几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件：

arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict
args = parse_model_args(arg_dict)
kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict}
model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs)

其中 `model.export` 是将动态图模型导出成静态图模型的方法。导出后的模型文件可以被推理引擎加载和使用。

def logging_train_setup(args, cfg) -> None: output_dir = cfg.OUTPUT_DIR if output_dir: PathManager.mkdirs(output_dir) logger = logging.setup_logging( cfg.NUM_GPUS, get_world_size(), output_dir, name="visual_prompt") # Log basic information about environment, cmdline arguments, and config rank = get_rank() logger.info( f"Rank of current process: {rank}. World size: {get_world_size()}") logger.info("Environment info:\n" + collect_env_info()) logger.info("Command line arguments: " + str(args)) if hasattr(args, "config_file") and args.config_file != "": logger.info( "Contents of args.config_file={}:\n{}".format( args.config_file, PathManager.open(args.config_file, "r").read() ) ) # Show the config logger.info("Training with config:") logger.info(pprint.pformat(cfg)) # cudnn benchmark has large overhead. # It shouldn't be used considering the small size of typical val set. if not (hasattr(args, "eval_only") and args.eval_only): torch.backends.cudnn.benchmark = cfg.CUDNN_BENCHMARK

这段代码是用来设置训练日志的。首先，它会创建一个输出目录。然后，它会使用logging模块设置日志，其中包括环境信息、命令行参数、配置信息和当前进程的排名等。如果有配置文件，它还会将配置文件的内容记录在日志中。接着，它会显示训练配置，并设置是否使用cudnn benchmark。如果args中有eval_only属性且为True，那么不会使用cudnn benchmark。