config.train_batch_size = config.per_gpu_train_batch_size * max(1, config.n_gpu)
时间: 2024-05-20 11:04:01 浏览: 158
这行代码是在配置训练时的 batch size(批大小)。其中,config.per_gpu_train_batch_size 是每个 GPU 上的 batch size,config.n_gpu 是使用的 GPU 数量。如果只使用一个 GPU,那么 max(1, config.n_gpu) 的结果就是 1,即每个 batch 的大小就是 config.per_gpu_train_batch_size。如果使用多个 GPU,那么每个 GPU 上的 batch size 就是 config.per_gpu_train_batch_size,而多个 GPU 上的 batch 会被拆分并行处理,因此总的 batch size 就是这两个值的乘积。
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dataset.train_batch(batch_size=batch_size)
这段代码是使用dataset对象中的train_batch()方法来获取一个指定大小的训练数据批次。其中,batch_size参数用于指定批次的大小,即每次获取多少个样本进行训练。train_batch()方法会返回一个包含多个样本的数据集对象,可以用于训练模型。通常在训练过程中会多次调用train_batch()方法来获取多个批次的数据进行训练。
def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思
这段代码是一个函数,作用是返回一个用于训练的数据加载器和采样器。函数接收三个参数:engine表示训练引擎,dataset表示加载数据的数据集,s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。
函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织,并构建一个数据加载器和采样器。其中数据加载器用于返回一个数据集合,用于模型的训练;而采样器用于决定数据加载器中数据的顺序,从而能让训练结果尽可能优秀。
函数中也包含一些特别的代码,例如:如果数据集被分布在多个节点上,则需要使用分布式采样器来组织数据集中的数据,以便高效地并行训练。