# Retrieve config file p = create_config(args.config_env, args.config_exp)，这是什么意思啊

这段代码的作用是从命令行参数中获取配置文件路径，并使用 `create_config()` 函数创建配置对象。

`args.config_env` 和 `args.config_exp` 是命令行参数，分别表示环境变量和实验名称，用于构建配置文件的路径。具体来说，`args.config_env` 是一个字符串，表示环境变量的名称，`args.config_exp` 是一个字符串，表示实验名称。这两个参数的值在运行脚本时通过命令行参数传入。

`create_config()` 函数是一个自定义函数，它的作用是根据配置文件的路径创建配置对象。具体实现方式可能因代码库的不同而有所不同，但一般来说，它会读取配置文件中的参数，并将其存储在一个 Python 对象中，以便后续的代码使用。

总之，这段代码的作用是获取配置文件路径，创建配置对象，并将其存储在变量 `p` 中，以便后续的代码使用。

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p = create_config(args.config_env, args.config_exp) print(colored(p, 'red')) # Model print(colored('Retrieve model', 'blue')) model = get_model(p) print('Model is {}'.format(model.__class__.__name__)) print('Model parameters: {:.2f}M'.format(sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6)) print(model) model = model.cuda()

这段代码使用了前面定义的`create_config`函数和`get_model`函数，根据命令行参数解析出的配置文件路径，获取配置参数并获取模型。

首先，调用`create_config`函数读取环境配置文件和实验配置文件，并将读取到的配置参数保存在变量`p`中。然后，使用`print(colored(p, 'red'))`语句将配置参数以红色字体输出到控制台，方便用户查看。

接着，使用`get_model`函数获取模型，传入参数`p`表示实验配置参数。然后，使用`print`语句输出模型的类名、参数数量以及模型结构信息。最后，将模型移动到GPU上，以便在GPU上进行训练。

通过这段代码，可以方便地读取和管理配置参数，并获取模型对象。这样可以大大简化代码的编写，提高代码的可读性和可维护性。同时，将模型移动到GPU上，也提高了模型训练的效率。

# Retrieve config file

这段代码的作用是获取配置文件。

具体来说，代码可能会从命令行参数、环境变量或其他配置文件中读取配置文件的路径，然后使用 Python 的文件读取操作（如 `open()` 函数）读取配置文件的内容，并将其存储在一个 Python 对象中，以便后续的代码使用。

由于具体实现方式可能因代码库的不同而有所不同，因此无法提供更具体的解释。如果您有相关的代码片段或上下文，请提供更多的信息，以便我能够更好地回答您的问题。