elif args.model == 'basic': output = model(imgL,imgR) output = torch.squeeze(output,1) loss = F.smooth_l1_loss(output[mask], disp_true[mask], size_average=True) loss.backward() optimizer.step() return loss.data什么意思
时间: 2024-01-28 18:03:09 浏览: 25
这段代码也是一个深度学习模型的训练过程。该模型被称为“basic”,它接收两个图像作为输入,并输出一个大小相同的特征图。loss函数的计算是基于这个特征图和ground truth深度图之间的差异。其中,output代表模型输出的特征图,用来计算loss。smooth_l1_loss是一种常用的回归损失函数,它在计算误差时会对异常值进行鲁棒性处理,避免异常值对模型产生过大影响。mask是一个二值掩码,用于指示哪些像素点需要计算loss。disp_true是ground truth深度图。在计算完loss之后,通过loss.backward()计算出梯度信息,再通过optimizer.step()更新模型参数。最后返回loss.data表示本次训练的loss值。
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if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp) elif args.model == 'basic': model = basic(args.maxdisp) else: print('no model') if args.cuda: model = nn.DataParallel(model) model.cuda() if args.loadmodel is not None: print('Load pretrained model') pretrain_dict = torch.load(args.loadmodel) model.load_state_dict(pretrain_dict['state_dict']) print('Number of model parameters: {}'.format(sum([p.data.nelement() for p in model.parameters()])))什么意思
这段代码主要是为了根据命令行参数 `args.model` 创建模型,并进行模型加载和 CUDA 设置。
首先,根据 `args.model` 的取值,创建不同的深度学习模型。如果 `args.model` 的取值为 `'stackhourglass'`,则创建 `stackhourglass` 模型,否则创建 `basic` 模型。`args.maxdisp` 表示最大视差值,这个参数会作为模型的一个输入。
其次,如果 `args.cuda` 为 True,即使用 CUDA 进行模型训练和推理,则通过 `nn.DataParallel()` 将模型转换为多 GPU 并行计算模式,提升模型训练和推理的速度。然后通过 `model.cuda()` 将模型移动到 GPU 上进行计算。
然后,如果 `args.loadmodel` 不为 None,则加载预训练模型参数,将其赋值给模型。`torch.load()` 函数可以加载 PyTorch 模型的参数,返回一个字典类型的对象。其中 `'state_dict'` 键对应的值是模型的参数字典。
最后,通过打印语句输出模型的参数数量,方便用户了解模型的规模。
解释代码: if args.model == 'dncnn': net = DnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'udncnn': net = UDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'dudncnn': net = DUDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) else: raise NameError('Please enter: dncnn, udncnn, or dudncnn')
这段代码是一个用于选择模型的条件语句。如果 args.model 等于 'dncnn',则创建一个 DnCNN 模型并将其移动到指定设备上;如果 args.model 等于 'udncnn',则创建一个 UDnCNN 模型,并将其移动到指定设备上;如果 args.model 等于 'dudncnn',则创建一个 DUDnCNN 模型,并将其移动到指定设备上。如果 args.model 不等于这三种情况,则会输出一个 NameError 错误信息,提示用户输入正确的模型参数。