train_feat_path = 'train/'是什么意思
时间: 2024-04-25 07:26:36 浏览: 29
这行代码定义了一个变量 `train_feat_path` 并赋值为 `'train/'`,它表示训练数据的路径。具体来说,这里的 `'train/'` 是一个相对路径,表示训练数据所在的文件夹名称为 `train`。通常情况下,训练数据会被存储为文件或文件夹的形式,通过指定其路径可以让程序读取并使用这些数据进行训练。
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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d
这个代码段的作用是:
1. 检查当前运行的代码是否为主程序,而不是被其他程序导入后调用的子程序;
2. 如果是主程序,则调用 parse_args() 函数解析命令行参数,并将结果保存在 args 变量中;
3. 打印所有解析后的参数列表,并用 pprint() 函数以易于阅读的格式输出。
def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser
这是一个 Python 脚本,通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量,比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称等等。此外,还有一些路径信息和跟踪器特有的配置变量,比如最大 IOU 阈值、窗口大小、帧速率等等。最后,还有一些标志用于控制程序的行为,比如是否保存特征向量、是否添加 IOU 距离等等。
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