解释代码logger, final_output_dir, tb_log_dir = create_logger( cfg, args.cfg, 'train' )
时间: 2024-05-29 07:10:47 浏览: 14
这行代码调用了一个名为create_logger的函数,并传入三个参数:cfg、args.cfg和字符串'train'。该函数返回三个值,分别被赋值给logger、final_output_dir和tb_log_dir三个变量。
其中,logger是一个Python标准库中的logging模块的Logger类的实例,用于记录日志信息。final_output_dir和tb_log_dir是字符串,用于指定保存训练结果和TensorBoard日志的目录路径。这些参数通常在训练神经网络时使用,以便记录并可视化训练过程和结果。
相关问题
解释代码logger.info(pprint.pformat(args)) logger.info(cfg)
这段代码的作用是将程序中的参数和配置信息记录到日志中。
其中,logger是Python标准库中的日志记录器,可以用来记录程序的运行状态和错误信息等。info是logger提供的一个方法,用于记录一般信息。
pprint是Python标准库中的一个模块,用于将Python数据结构以比较美观的方式打印出来。pformat是pprint提供的一个方法,用于将Python数据结构格式化为字符串。
args是程序中的参数,通过pprint.pformat(args)将其格式化为字符串,然后记录到日志中。
cfg是程序中的配置信息,直接将其记录到日志中。
因此,logger.info(pprint.pformat(args))将程序中的参数以格式化的方式记录到日志中,logger.info(cfg)将程序中的配置信息记录到日志中。
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。
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