解释trained_model = os.path.join(MODEL_DIR, h5_fname)
时间: 2024-04-19 20:25:01 浏览: 24
这段代码的作用是通过将 `MODEL_DIR` 和 `h5_fname` 进行拼接来生成一个完整的文件路径,赋值给 `trained_model` 变量。
具体来说,`os.path.join()` 函数用于将多个路径组合起来,生成一个新的路径。在这里,`MODEL_DIR` 是一个目录路径,`h5_fname` 是一个文件名。
通过调用 `os.path.join(MODEL_DIR, h5_fname)`,将 `MODEL_DIR` 和 `h5_fname` 进行拼接,生成一个完整的文件路径。
然后,这个完整的文件路径被赋值给变量 `trained_model`,用于表示训练好的模型的路径。
通过这段代码,可以方便地构建训练好的模型文件的路径,并将其存储在 `trained_model` 变量中,以便后续使用。
希望这个解释能够帮助到你。如果你还有其他问题,请随时提问。
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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。
解释# properties of DPatch target_class = 1 patch_x, patch_y = 0., 0. patch_w, patch_h = 120., 120. patch_size = int(patch_w-patch_x) patch_dir = os.path.join('trained_patch', str(target_class)) img_w, img_h = 416, 416 if not os.path.exists(patch_dir): os.mkdir(patch_dir) print('--------------- patch saved in ----------------') print(patch_dir)
这段代码是关于 DPatch 的属性设置和目录创建的部分。
首先,`target_class` 被设置为 1,表示目标类别的标签。
然后,`patch_x` 和 `patch_y` 分别被设置为 0 和 0,表示 patch 的左上角坐标。
接下来,`patch_w` 和 `patch_h` 被设置为 120 和 120,表示 patch 的宽度和高度。
`patch_size` 被计算为 `patch_w - patch_x` 的整数值,表示 patch 的尺寸。
`patch_dir` 被设置为 `'trained_patch'` 目录下的一个名为 `'1'` 的子目录。这里使用 `os.path.join()` 函数将 `'trained_patch'` 和 `'1'` 连接起来形成完整路径。
`img_w` 和 `img_h` 被设置为 416,表示图像的宽度和高度。
最后,如果 `patch_dir` 不存在,则创建该目录。这里使用 `os.mkdir()` 函数创建目录。
代码最后打印出 `'--------------- patch saved in ----------------'` 和 `patch_dir` 的值,用于显示 patch 保存的目录路径。
总结起来,这段代码主要是设置 DPatch 的属性,并在指定的目录中创建用于保存 patch 的子目录。如果子目录不存在,则会创建该目录,并打印出保存路径。
希望这个解释对你有所帮助。如果你还有其他问题,请随时提问。