# 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()，这句话是什么意思

这段代码主要是用于构建模型，并将模型移动到 GPU 上进行加速运算。其中，`get_model` 是一个函数，它根据配置文件 `p` 中的参数返回一个模型对象 `model`。`print('Model is {}'.format(model.__class__.__name__))` 输出模型的类名。`print('Model parameters: {:.2f}M'.format(sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6))` 输出模型参数的数量，单位为百万（M）。最后，`model = model.cuda()` 是将模型移动到 GPU 上，以便进行加速计算。

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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。

tst_print_colored

tst_print_colored是一个C语言库函数，它用于在终端上以不同的颜色输出文本。该函数可以让终端输出的文本更加醒目，方便用户区分不同的信息。

使用tst_print_colored函数需要包含头文件tst_utils.h，并按照以下方式调用函数：

void tst_print_colored(enum tst_color color, const char* format, ...);

其中，color参数指定输出文本的颜色；format和...参数指定输出的文本内容和格式。

tst_print_colored函数支持以下颜色枚举类型：

-＊＊＊
- TST_COLOR_BLUE：蓝色
- TST_COLOR_MAGENTA：洋红色
- TST_COLOR_CYAN：青色
- TST_COLOR_LIGHT_GRAY：浅灰色
- TST_COLOR_DARK_GRAY：深灰色