MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: []

这看起来像是一个模型的配置参数，可能是用于训练某个 AI 模型的一些设置。其中 TRANSFER_TYPE 设置为 "prompt"，这表示该模型是基于 prompt 的，即需要给出一些提示才能生成相应的回答；TYPE 设置为 "swin"，这可能是指该模型使用了 Swin Transformer 模型架构；而 LINEAR 部分则是关于模型中的 MLP 网络结构的设置，MLP_SIZES 表示 MLP 层的大小。

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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。

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存检查点等。MLP_NUM 和 MLP_SIZES 指定了多层感知机的数量和大小，而 DROPOUT 则指定了 MLP 层之间的 dropout 率。