Configuration cfg = new Configuration(Configuration.VERSION_2_3_31)这段代码的意思

这段代码是在Java中使用Freemarker模板引擎的一个实例化配置对象的过程。

其中，Freemarker是一款模板引擎，可以将数据和模板结合生成静态的文本。而Configuration是Freemarker中的一个核心类，它负责管理Freemarker的配置信息和模板文件的加载等任务。

这段代码中，我们通过new操作符来创建了一个Configuration对象，并将版本号设置为2.3.31。通过这个实例化对象，我们可以对Freemarker的配置进行更加细致的控制，例如设置模板文件所在的目录、字符集、缓存策略等等。

相关问题

Configuration cfg = new Configuration导入什么包

在Java中，使用`Configuration cfg = new Configuration`创建一个`Configuration`对象需要导入`org.hibernate.cfg.Configuration`包。这个包是`Hibernate`框架中的一部分，包含了用于配置`Hibernate`的相关类。如果你使用Maven或其他构建工具进行项目依赖管理，可以在`pom.xml`文件中添加以下依赖项来引入`Hibernate`：

<dependency>
    <groupId>org.hibernate</groupId>
    <artifactId>hibernate-core</artifactId>
    <version>5.4.27.Final</version>
</dependency>

如果你不使用构建工具，则需要手动下载`Hibernate`的相关JAR文件，并在项目中添加它们的依赖。

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。

`parse_args()`函数使用`cli.ArgsParser()`创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，如`--resume`表示恢复训练时的权重路径，`--fp16`表示是否使用混合精度训练等。

`run()`函数用于配置训练环境，包括初始化分布式训练和并行训练环境，加载模型权重，进行训练等。

`main()`函数是整个脚本的入口函数，它先解析命令行参数，然后加载配置文件，最后调用`run()`函数开始训练。