trainer.build_model(cfg)

这个问题涉及到编程，我可以回答。trainer.build_model(cfg) 是一个函数调用，它用于建立一个以给定配置为基础的模型对象。具体实现取决于训练器的实现，通常会涉及到构造神经网络层、优化器等步骤。

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def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

这段代码定义了一个名为`main()`的函数，接受一个参数`args`。该函数首先调用`setup()`函数，将`args`作为参数传递进去，并返回一个配置对象`cfg`。

然后，它检查命令行参数`args.eval_only`是否为True。如果是True，则表示只进行评估而不进行训练。在这种情况下，它会通过调用`Trainer.build_model()`方法来构建模型，并使用`cfg.MODEL.WEIGHTS`参数加载预训练的模型权重。如果设置了`cfg.TEST.AUG.ENABLED`为True，它将使用测试时增强（Test-Time Augmentation）来进行评估，否则将直接进行评估。最后，它会通过调用`verify_results()`函数来验证评估结果，并返回结果。

如果命令行参数`args.eval_only`为False，则表示进行训练。它首先创建一个`Trainer`对象，并使用`cfg`作为参数传递进去。然后，它会通过调用`trainer.resume_or_load()`方法来恢复训练或加载预训练的模型权重。最后，它调用`trainer.train()`方法开始训练，并返回训练结果。

这段代码的作用是根据命令行参数来选择是进行评估还是训练，并执行相应的操作。

parser = Trainer.add_argparse_args(parser)

这行代码的作用是将所有可用的Trainer选项添加到argparse中，以便在命令行中使用这些选项来训练模型。这些选项包括训练器的优化器、学习率、批次大小等。这样，用户就可以在命令行中轻松地设置这些选项，而不需要在代码中手动更改它们。

下面是一个例子，展示了如何使用Trainer的argparse选项来训练模型：

from argparse import ArgumentParser
from pytorch_lightning import Trainer

# 创建解析器对象
parser = ArgumentParser()

# 添加Trainer参数
parser = Trainer.add_argparse_args(parser)

# 解析参数
args = parser.parse_args()

# 创建Trainer对象并训练模型
trainer = Trainer.from_argparse_args(args)
trainer.fit(model)