def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict
时间: 2024-02-14 21:28:36 浏览: 33
这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数(pre_trained)是否为True,并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。
如果ckpt_path是一个目录,则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件,并使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件。加载成功后,将打印加载的模型文件的时间戳和路径,并返回参数字典(param_dict)。
如果ckpt_path是一个文件,则直接使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件,并返回参数字典。
如果pre_trained为False或者ckpt_path参数无效(既不是目录也不是文件),则会打印相应的错误信息,并返回None。
相关问题
if pre_trained_weights is not None:
这段代码是一个条件语句,用于判断是否有预训练的权重。如果pre_trained_weights不为None,那么就会执行if语句块中的代码,否则就会跳过if语句块中的代码,继续执行后面的代码。
在这里,if语句的目的是检查是否有预先训练的权重可用,如果有,那么就可以加载这些权重并将它们用作模型的初始权重。这对于在现有模型的基础上进行微调非常有用,因为它可以帮助模型更快地收敛并提高性能。
逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)
定义了一个名为`load_trained_modules`的函数,它有两个参数:`model`和`args`。
`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。
`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。
`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。
`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息,表示已找到用于预初始化的模型。
`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在,则执行接下来的代码块。
`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息,表示正在从指定路径的文件中加载模型。
`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中,并指定将其加载到CPU上。
`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块,并将其存储在`modules`变量中。
`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`,用于存储部分状态字典。
`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。
`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头,则执行接下来的代码块。
`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。
`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。
`else:`如果指定路径的文件不存在,则记录一条警告信息,表示找不到预训练的模型。