""" Usecase 3 Training Script Usage: train.py [options] Options: -h --help Show this screen --summary Only print model summary and return (Requires the torchsummary package) --resume=CKPT Resume from checkpoint --config=CONFIG Specify run config to use [default: config.yml] """是什么意思

时间: 2024-02-14 20:31:32 浏览: 17
这段代码是一个用于训练的脚本,提供了一些命令行选项来配置训练过程。下面是每个选项的说明: - `-h` 或 `--help`: 显示帮助信息,展示脚本的使用方法和选项说明。 - `--summary`: 仅打印模型的摘要信息,并返回(需要安装torchsummary包)。这个选项可以用来查看模型的结构和参数数量等信息。 - `--resume=CKPT`: 从给定的检查点(CKPT)恢复训练。通过指定检查点文件的路径,可以在之前训练中断的地方继续训练模型。 - `--config=CONFIG`: 指定要使用的运行配置文件。默认情况下,使用名为config.yml的配置文件来配置训练过程。 通过在命令行中使用这些选项,可以根据需要配置训练脚本的行为。例如,可以使用`--summary`选项来查看模型的摘要信息,或者使用`--resume`选项从之前保存的检查点文件中恢复训练。还可以通过`--config`选项指定不同的配置文件来更改训练参数。
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be supported in future versions. Please use the underscore name 'build_dir' instead warnings.warn( usage: setup.py [global_opts] cmd1 [cmd1_opts] [cmd2 [cmd2_opts] ...] or: setup.py --help [cmd1 cmd2 ...] or: setup.py --help-commands or: setup.py cmd --help error: no commands supplied

这看起来是一个错误信息,可能是在使用 Python 的 setup.py 文件时出现的。setup.py 是一个常用的 Python 脚本,用于构建和安装 Python 模块和软件包。 这个错误信息表明,你没有指定任何命令来运行 setup.py 脚本。通常,你需要在命令行中输入类似于以下的命令来运行 setup.py: ``` python setup.py install ``` 这将会安装当前目录中的 Python 模块或软件包。你还可以运行其他命令,例如: ``` python setup.py build python setup.py sdist python setup.py bdist_wheel ``` 这些命令将分别构建模块、打包源代码、打包二进制代码等。你可以通过运行 `python setup.py --help` 来查看所有可用的命令和选项。

dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_addr MASTER_ADDR] [--master_port MASTER_PORT] [--use_env] [-m] [--no_python] training_script ... launch.py: error: argument --nproc_per_node: invalid int value: 'configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py'

看起来你在运行分布式训练的时候出现了问题。错误信息提示 `--nproc_per_node` 参数的值不合法,因为它应该是一个整数,但你传入的是 `configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py`。请检查一下你的命令行参数,确保 `--nproc_per_node` 参数的值是一个整数。另外,还要确保你已经正确地设置了其他分布式训练所需的参数,如 `--nnodes`、`--node_rank`、`--master_addr` 和 `--master_port`。如果你不确定如何设置这些参数,可以参考 PyTorch 的官方文档中关于分布式训练的部分。

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