if isinstance(model, nn.DataParallel): model = model.module yolo_layers = get_yolo_layers(model)
时间: 2023-07-14 14:14:04 浏览: 53
这段代码的作用是将一个经过 nn.DataParallel 包装的模型解包成原始模型。在 PyTorch 中,nn.DataParallel 可以用于将模型并行化处理,以提高训练速度。但是,当需要保存或加载模型时,我们需要将其还原为原始模型。因此,这段代码中的操作就是将 nn.DataParallel 包装的模型中的 module 提取出来,以得到原始模型。接下来,代码中的 get_yolo_layers 函数会获取原始模型中的 YOLO 模型层。
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def _get_iou_types(model): model_without_ddp = model if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel): model_without_ddp = model.module iou_types = ["bbox"] return iou_types
这段代码定义了一个名为`_get_iou_types()`的函数,用于获取模型的IoU类型。
函数接受一个模型对象`model`作为参数,并返回一个IoU类型的列表。
首先,函数将输入的模型对象赋值给`model_without_ddp`变量。如果`model`是`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`类型的对象,则通过`model.module`获取原始模型对象,即去除了分布式数据并行封装的模型对象。
然后,函数创建一个包含一个元素的列表`iou_types`,其中元素为字符串`"bbox"`。这表示该函数目前仅支持边界框(bounding box)类型的IoU计算。
最后,函数返回`iou_types`列表,即IoU类型的列表。
以下是一个示例:
```python
def _get_iou_types(model):
model_without_ddp = model
if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):
model_without_ddp = model.module
iou_types = ["bbox"]
return iou_types
# 使用示例
model = torchvision.models.resnet50()
iou_types = _get_iou_types(model)
print(iou_types)
```
在上述示例中,我们传入了一个ResNet-50模型对象`model`给`_get_iou_types()`函数,然后打印输出IoU类型的列表。
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if isinstance(self.netD, nn.DataParallel) or isinstance(self.netD, DistributedDataParallel): net_struc_str = '{} - {}'.format(self.netD.__class__.__name__, self.netD.module.__class__.__name__) 解释该段代码
这段代码是用于检查神经网络模型是否使用了分布式训练的技术(DataParallel或DistributedDataParallel),并打印出网络模型的类名和模块名。其中,netD代表判别器模型。如果网络模型使用了分布式训练技术,则输出形如“DistributedDataParallel - 类名”的字符串;否则输出形如“类名 - module类名”的字符串。