代码解释 # Second-stage classifier classify = False if classify: modelc = load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']).to(device).eval()
时间: 2023-06-18 21:02:38 浏览: 91
这段代码是一个二级分类器,可以用来对输入进行分类。首先,将变量 `classify` 赋值为 `False`,这个变量控制是否要使用分类器。如果这个值是 `True`,那么会使用 `load_classifier()` 函数来加载一个预训练的分类模型,这里使用的模型是 `resnet101`,有两个输出类别。然后,使用 `torch.load()` 函数来加载模型权重,并将其移到设备上(如 GPU)进行评估。最后,将模型设置为评估模式,即 `eval()`。
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代码解释 # Second-stage classifier classify = False if classify: modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc.to(device).eval()
这段代码是用来加载一个分类器模型的。如果 `classify` 这个变量为 True,那么就会加载一个预训练的 ResNet101 模型,并把它的最后一层修改成二分类的。这个模型的作用是根据输入的图片判断它是否属于某个类别,比如猫或狗等等。
具体来说,这段代码的具体含义如下:
首先判断 `classify` 是否为 True,如果是 True,则执行以下操作:
1. 使用 `torch_utils.load_classifier` 函数加载一个 ResNet101 模型,并把最后一层修改成二分类的。
2. 加载预训练的 ResNet101 模型的权重。
3. 把模型放到 GPU 上,并设置为推理模式(eval)。
最后,这个模型就可以用来对输入的图片进行分类了。
# Second-stage classifier classify = False if classify: modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc.to(device).eval()
这段代码是一个二阶段分类器的实现,其中classify参数控制是否进行分类。如果classify为True,则会加载一个已经训练好的ResNet101分类器模型(通过torch_utils.load_classifier函数加载),并将其推断模式下运行(调用eval()方法)。这段代码中的模型权重保存在weights/resnet101.pt文件中,通过torch.load函数加载。最后,将模型移动到指定的设备上(通过to(device)方法)进行推断。