if(args.recur_pose): assert(args.crop_size == 224)
时间: 2024-05-25 12:18:07 浏览: 13
This code is checking whether a particular argument called "recur_pose" is true or not. If it is true, then it is checking whether another argument called "crop_size" is equal to 224. If it is not equal to 224, then the code will raise an assertion error. This code is likely used for some image processing or computer vision task where a specific crop size is necessary when using recursive pose estimation.
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args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed
这段代码是用于解析命令行参数,并根据参数设置一些变量和环境。具体的功能如下:
- `args = parser.parse_args()`:通过解析命令行参数,将参数值赋给`args`对象。
- `args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'`:根据命令行参数的值,构建一个路径字符串,并将其赋值给`args.root_model`。
- `os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)`:创建一个目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
- `if args.gpu is not None: ...`:如果命令行参数中指定了GPU设备,则发出一个警告信息。
- `if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: ...`:如果分布式训练的URL参数是默认值且world_size参数也是默认值,则尝试从环境变量中获取world_size的值。
- `args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed`:根据world_size和multiprocessing_distributed参数的值,设置distributed变量的布尔值。
这段代码主要是对命令行参数进行解析和设置相应的变量,以便后续使用。
if args.grad_checkpoint: model.gradient_checkpointing_enable()
这是什么意思? 这段代码是在PyTorch模型中启用grad_checkpoint(梯度检查点)技术的代码。如果在训练过程中使用了grad_checkpoint,则模型参数将被拆分成小块,然后分别计算梯度和更新,以减少在内存中保存模型参数所需的空间。这可以让你训练更大的模型或使用更大的批次大小,以获得更好的性能。这段代码中的args.grad_checkpoint是一个命令行参数,如果设置为True,则启用grad_checkpoint技术。调用model.gradient_checkpointing_enable()函数将启用grad_checkpoint技术。
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