cnn.train()是什么

`cnn.train()` 是 PyTorch 中 `nn.Module` 类的一个方法，用于将模型设置为训练模式。

在深度学习中，有些层或者操作在训练和测试时是不同的，例如 Dropout 层和 Batch Normalization 层等。在训练时，Dropout 层会随机将一部分神经元置为 0，以防止模型过拟合；而在测试时，Dropout 层会保持所有神经元的输出不变。再比如 Batch Normalization 层，在训练时会计算每个 mini-batch 的均值和方差，并将输出进行标准化；而在测试时，会使用存储在层内的移动平均值和方差进行标准化。

因此，在训练和测试时，需要分别设置模型的状态。在训练时，使用 `cnn.train()` 将模型设置为训练模式，可以启用一些在训练时才需要的操作。而在测试时，使用 `cnn.eval()` 将模型设置为评估模式，可以禁用这些操作，使得模型在测试时的输出更加稳定和可靠。

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python run_cnn.py [train / test]

这是一个命令行运行的Python脚本，用于训练或测试CNN模型。你需要在命令行中输入该命令并指定训练或测试模式。例如，如果你想要训练模型，你需要在命令行中输入：

python run_cnn.py train

如果你想要测试模型，你需要在命令行中输入：

python run_cnn.py test

当然，在运行该脚本之前，你需要保证你已经安装了相应的Python库，并且已经准备好了训练和测试数据。

Faster-RCNN的train.txt是什么

在Faster R-CNN中，训练数据集需要提供一个train.txt文件，这个文件记录了所有训练图片的名称以及其对应的object信息，用于训练模型。train.txt文件的格式通常如下所示：

image_name_1.jpg 1
image_name_2.jpg 1
image_name_3.jpg 0
...

其中，每一行记录了一张图片的信息，第一列是图片的文件名，第二列是一个二进制标记，1表示图片中含有目标物体，0表示图片中不含目标物体。在训练过程中，模型会根据train.txt文件中记录的信息对每张图片进行标注，并不断地调整自己的参数，从而提高模型的准确率。