python tools\\train.py D:\\A_work\p102\code\train_swin.py --work-dir D:\A_work\p102\config\\train_swin这段代码什么意思
时间: 2023-11-23 20:08:24 浏览: 38
这段代码是在命令行中运行的,它的作用是使用train_swin.py文件中的配置信息来训练模型,并将训练好的模型保存在D:\A_work\p102\config\\train_swin目录下。其中,train.py是训练脚本,D:\\A_work\p102\code\train_swin.py是训练配置文件,--work-dir指定了训练输出的目录。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 179, in <module> main() File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 168, in main train_detector( File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\mmdet\apis\train.py", line 84, in train_detector model, optimizer = apex.amp.initialize( AttributeError: module 'apex' has no attribute 'amp'
这个错误是由于您正在尝试使用 Apex 库的 amp 模块,但该模块并不存在。这可能是因为您没有正确安装 Apex 库或版本不兼容导致的。可以通过以下几步来解决这个问题:
1. 确认已正确安装 Apex 库。可以使用 pip install apex 命令进行安装,也可以从源代码进行安装。
2. 确认您使用的 Apex 版本与您的代码兼容。可以在代码中查看使用的 Apex 版本,或者查看 Apex 文档中的版本兼容性信息。
3. 如果以上两步都没有解决问题,您可以尝试使用其他的混合精度训练库,例如 NVIDIA 的混合精度训练库等。
NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128
这是一个配置文件,描述了一个机器学习模型的参数设置。其中包括:
- NUM_GPUS: 确定模型将会在多少个 GPU 上运行。
- NUM_SHARDS: 确定数据集分成多少份,用于分布式训练。
- OUTPUT_DIR: 模型输出结果的保存路径。
- RUN_N_TIMES: 模型训练将会运行多少次。
- MODEL: 模型的架构设置,包括模型类型、输入大小、输出大小等。
- TRANSFER_TYPE: 确定模型是否进行迁移学习,如果是,指定从哪个预训练模型进行迁移。
- SOLVER: 确定优化器的设置,包括学习率调度器、损失函数、优化器类型、动量大小、权重衰减等。
- DATA: 指定数据集的相关设置,包括数据集名称、类别数量、数据路径、特征提取器类型、批量大小等。
这个配置文件中的模型是一个 Swin Transformer 模型,使用了 Softmax 损失函数,采用了 SGD 优化器,学习率采用 Cosine 调度器,数据集名称和数据路径等信息未指定。
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