def save(index, saveDict,modelDir='checkpoint',pthType='epoch'): if os.path.dirname(modelDir)!='' and not os.path.exists(os.path.dirname(modelDir)): os.makedirs(os.path.dirname(modelDir)) torch.save(saveDict, modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, index))

这段代码定义了一个保存模型的函数`save()`。函数接受以下参数：

- `index`：表示当前的索引或者轮次。
- `saveDict`：表示要保存的模型字典或者状态。
- `modelDir`：表示保存模型的目录，默认为`checkpoint`。
- `pthType`：表示保存模型的类型，默认为`epoch`。

函数的功能是将模型保存到指定的目录下，并使用给定的索引和类型命名保存的文件。具体操作如下：

1. 首先，通过检查`modelDir`中指定的目录是否存在，如果不存在则创建该目录（如果`modelDir`中包含父目录，则也会创建父目录）。
2. 然后，使用`torch.save()`函数将`saveDict`保存为`.pth`文件到`modelDir`目录下。文件名的格式为`encoder_{pthType}_{index:08d}.pth`，其中`{pthType}`和`{index}`会根据参数的值进行替换。

这个函数的作用是方便保存训练过程中的模型，并且可以根据需要自定义保存的目录和文件名。

相关问题

def reload(checkpoint,modelDir='checkpoint',pthType='epoch',print=print,multiGPU=False): try: if checkpoint is not None: saveDict = torch.load(modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint),map_location=device) pth = modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint) if checkpoint is None: saveDict = torch.load(modelDir,map_location=device) pth = modelDir saveDict['path'] = pth # print('load: ',pth) if multiGPU: from collections import OrderedDict state_dict = OrderedDict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in saveDict['encoder'].items(): name = k[7:] # remove `module.` state_dict[name] = v saveDict['encoder'] = state_dict return saveDict except Exception as e: print('**warning**',e,' start from initial model') # saveDict['path'] = e return None

这段代码是一个重新加载模型的函数`reload()`，与之前提到的代码有一些相似之处。函数接受以下参数：

- `checkpoint`：表示要重新加载的模型的索引或者轮次。如果为`None`，则加载整个模型目录。
- `modelDir`：表示保存模型的目录，默认为`checkpoint`。
- `pthType`：表示保存模型的类型，默认为`epoch`。
- `print`：表示打印函数，默认为内置的`print()`函数。
- `multiGPU`：表示是否使用多个GPU，默认为`False`。

具体操作如下：

1. 首先，根据给定的参数确定要重新加载的模型文件路径。
- 如果`checkpoint`不为`None`，则使用模型目录和给定的索引或轮次来构建模型文件的路径。
- 如果`checkpoint`为`None`，则直接使用模型目录作为模型文件的路径。
2. 然后，使用`torch.load()`函数加载模型文件。如果加载成功，则将返回的模型字典保存到`saveDict`中，并将模型文件路径保存到`saveDict['path']`中。
3. 如果设置了`multiGPU`为`True`，则对加载的模型字典进行处理，将键名中的`module.`前缀去除，以适应多GPU训练时保存的模型字典的格式。
4. 最后，返回加载的模型字典。

与之前的代码相比，这段代码增加了对模型文件加载的异常处理。如果加载失败，会打印警告信息并返回`None`。

这个函数的作用是方便重新加载已保存的模型，并且可以根据需要选择重新加载整个模型目录或者指定索引或轮次的模型文件。如果重新加载失败，函数会打印警告信息并返回`None`。

def load_checkpoint(model=None, optimizer=None, filename='checkpoint', logger=cur_logger): if os.path.isfile(filename): logger.info("==> Loading from checkpoint '{}'".format(filename)) checkpoint = torch.load(filename) epoch = checkpoint['epoch'] if 'epoch' in checkpoint.keys() else -1 it = checkpoint.get('it', 0.0) if model is not None and checkpoint['model_state'] is not None: model.load_state_dict(checkpoint['model_state']) if optimizer is not None and checkpoint['optimizer_state'] is not None: optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state']) logger.info("==> Done") else: raise FileNotFoundError

这段代码用于从指定的文件中加载模型和优化器的参数。首先判断指定的文件是否存在，如果存在，则读取文件中的内容，并将模型和优化器的状态设置为读取的内容；如果不存在，则抛出FileNotFoundError异常。其中，filename是指定的文件名，model和optimizer是模型和优化器的实例，logger用于记录日志信息。在读取文件内容时，需要注意的是，如果checkpoint字典中包含'epoch'键，则将其值赋给epoch变量；否则，将epoch变量的值设置为-1。另外，还可以从checkpoint字典中获取其他自定义的键值对，例如it变量的值。