self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch])
时间: 2024-05-21 22:13:31 浏览: 35
这行代码的作用是解析 YAML 文件中的模型配置,生成模型对象并保存模型。具体来说,`parse_model` 函数会根据 YAML 文件中的配置信息,创建一个 `GPT` 模型对象,并将其保存在 `self.model` 中。同时,`save` 参数会指定模型的保存路径。在深拷贝了 YAML 文件后,函数还会将其中的通道(`ch`)信息传递给模型对象,以便模型能够在正确的通道上进行训练和生成。
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if nc and nc != self.yaml['nc']: print('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc)) self.yaml['nc'] = nc # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch])
这段代码是一个模型类(可能是用于图像分类等任务)中的一部分。这段代码的作用是检查模型是否需要更改通道数(`nc`参数表示通道数),如果需要,则覆盖模型的配置文件中通道数的值,并重新解析模型。其中`parse_model`函数是用来解析模型配置文件的,根据配置文件中的参数构建对应的神经网络模型。`self.model`是解析后的模型,`self.save`是一个字典,包含了一些模型的保存相关的参数。
class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)
这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型,用于目标检测任务。模型通过解析传入的配置文件来定义模型结构,并使用输入的参数来覆盖配置文件中的一些值,例如输入通道数、类别数和锚点等。模型定义了一个 `Model` 类,继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在 `__init__` 方法中,模型首先判断传入的配置文件是字典类型还是 yaml 文件,然后解析配置文件中的值来定义模型结构。模型中的核心是 `parse_model` 函数,它会根据配置文件中的内容来构建网络模型,并返回模型和一个保存列表。模型的输出是目标的分类、位置和置信度等信息。