configs/detr.py 这个文件在哪

`configs/detr.py` 文件通常是在 DE⭐️TR 代码仓库的 `configs` 文件夹下。你可以在以下链接中找到 DETR 代码仓库：

- https://github.com/facebookresearch/detr

如果你已经克隆了代码仓库，可以通过以下路径找到该文件：

detr/
├── configs/
│   ├── detr.py
│   └── ...
├── datasets/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
└── ...

如果你无法找到该文件，可以从代码仓库的主页下载该文件，或者在 GitHub 上搜索该文件名。

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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar20.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet_dogs.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_tiny_imagenet.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_stl10.yml

这些命令看起来是在命令行中运行Python脚本 `end2end.py` 并传递一些配置文件。

这些命令中的`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`是用于设置使用的GPU设备编号。这里设置为0表示使用第一个可用的GPU设备。如果您的系统有多个GPU设备并且想要指定使用的设备，可以更改这个值。

`--config_env`参数用于指定环境配置文件的路径，`--config_exp`参数用于指定实验配置文件的路径。

例如，第一个命令 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 表示使用第一个GPU设备运行 `end2end.py` 脚本，并传递 `configs/env.yml` 作为环境配置文件，传递 `configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 作为实验配置文件。

您可以根据需要修改这些命令以适应您的配置文件路径和其他参数。确保配置文件存在并且路径正确，并确保您的系统上已安装必要的依赖项。

config configs/culane.py

这是一个CULane数据集的配置文件，其中包含了训练、验证和测试的相关参数设置。

_base_ = [
    '../_base_/models/fcn_r50-d8.py', '../_base_/datasets/culane.py',
    '../_base_/default_runtime.py', '../_base_/schedules/schedule_80k.py'
]

# model settings
model = dict(
    decode_head=dict(num_classes=5), auxiliary_head=dict(num_classes=5))
    
# dataset settings
data = dict(
    samples_per_gpu=4,
    workers_per_gpu=4,
    train=dict(type='CULane', split='train'),
    val=dict(type='CULane', split='val'),
    test=dict(type='CULane', split='test'))

# optimizer
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))

# learning policy
lr_config = dict(policy='poly', power=0.9, by_epoch=False)

# runtime settings
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=160)
checkpoint_config = dict(by_epoch=False, interval=20)
evaluation = dict(interval=20, metric='mIoU')

其中：

- `_base_` 表示使用的基础配置文件，这里使用了模型、数据集、运行时设置和学习率调度等基础配置文件。
- `model` 表示模型相关的设置，这里使用 FCN-R50-d8 作为基础模型，decode_head 和 auxiliary_head 都设置为 5 类别（即 5 条车道线）。
- `data` 表示数据集相关的设置，包括每个 GPU 用来训练的样本数、数据集划分方式等。
- `optimizer` 和 `optimizer_config` 表示优化器相关的设置，这里使用 SGD 优化器，设置了学习率、动量和权重衰减等参数。
- `lr_config` 表示学习率调度的设置，这里使用了 Poly 调度，设置了幂次和是否按 epoch 计算。
- `runner` 表示训练器相关的设置，这里使用了 EpochBasedRunner，并且设置了最大训练轮数。
- `checkpoint_config` 表示保存模型参数的设置，这里设置了每 20 轮保存一次模型，并且不按 epoch 计算。
- `evaluation` 表示验证时的评估设置，这里设置了每 20 轮进行一次验证，并且使用 mIoU 作为评估指标。