_C.MODEL.SWIN.APE = False什么意思

时间: 2023-04-02 22:01:37 浏览: 162
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基于swin_transformer算法实现了道路车道线实例分割python源码.zip

这个问题是关于 CSDN 开发的 C 知道的技术问题，我可以回答。_C.MODEL.SWIN.APE = False 是一个配置参数，表示在 Swin Transformer 模型中是否使用 APE (absolute position encoding)。如果设置为 False，就表示不使用 APE。
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def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

2. self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False)：调用get_model_from_name函数，通过主干网络名称获取对应的分类模型，并将类别总数作为参数传递给该函数...

File "D:\pythonproject\concept\dome\Demo3\model.py", line 14, in __init__ self.model = swin3d_s(weights=Swin3D_S_Weights.KINETICS400_V1) AttributeError: type object 'Swin3D_S_Weights' has no attribute 'KINETICS400_V1'

根据你提供的错误提示来看，这似乎是一个 Python 代码的错误，具体来说是在 model.py 文件的第14行。这个错误的原因是 Swin3D_S_Weights 类型中没有名为 KINETICS400_V1 的属性，导致在使用该属性时抛出了 ...

class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() self.model = swin3d_s(weights=Swin3D_S_Weights.KINETICS400_V1) self.model.head = nn.Identity() # 删除最后的全连接层 self.fc = nn.Linear(768, 1) # 添加新的全连接层 def forward(self, x): x = self.model(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x逐行解释

该类使用Swin3D_S模型作为基础模型进行视频特征的提取，并添加了一个新的全连接层用于输出一个标量值。具体来说，该类的构造函数中使用了预训练的Swin3D_S模型，然后通过将其最后的全连接层用nn.Identity()替换来...

nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2) optimizer = { 'adam': optim.Adam(model_train.parameters(), Init_lr_fit, betas=(momentum, 0.999), weight_decay=weight_decay), 'sgd': optim.SGD(model_train.parameters(), Init_lr_fit, momentum=momentum, nesterov=True) }[optimizer_type]

- 如果骨干网络类型为 ViT、Swin Transformer 等，那么将 batch size 调整为 256，并进一步调整最大学习率和最小学习率的值； - 根据当前的 batch size、初始学习率（Init_lr）和最小学习率（Min_lr），计算出...

2 errors detected in the compilation of "F:/rcj/Swin-Transformer/kernels/window_process/swin_window_process_kernel.cu". swin_window_process_kernel.cu ninja: build stopped: subcommand failed. Traceback (most recent call last): File "F:\lzx\conda\envs\swin\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py", line 1673, in _run_ninja_build env=env) File "F:\lzx\conda\envs\swin\lib\subprocess.py", line 512, in run output=stdout, stderr=stderr) subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.

根据您提供的错误信息，"swin_window_process_kernel.cu" 编译时出现了 2 个错误。这导致了命令 "['ninja', '-v']" 返回了非零的退出状态，最终导致构建停止。 编译错误通常是由于代码中存在语法错误、缺少依赖项或...

if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)

首先，判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中，说明是使用的常规的 CNN 模型，直接调用 get_model_from_...
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Traceback (most recent call last): File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\main.py", line 23, in <module> from config import get_config File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\config.py", line 78, in <module> _C.MODEL.SWIN.QK_SCALE = None File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 158, in __setattr__ type(value), name, _VALID_TYPES File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 521, in _assert_with_logging assert cond, msg AssertionError: Invalid type <class 'NoneType'> for key QK_SCALE; valid types = {<class 'float'>, <class 'tuple'>, <class 'str'>, <class 'list'>, <class 'bool'>, <class 'int'>}

这个错误是由于在配置文件中...MODEL: SWIN: QK_SCALE: 0.5 或者，你可以将其设置为一个元组： yaml MODEL: SWIN: QK_SCALE: (0.8, 0.6) 根据你的具体需求，选择适合的类型和值来修复这个错误即可。

%%bash # launch final training with five random seeds for VTAB-dmlab, sun397 and eurosat. The hyperparameters are the same from our paper. model_root=<MODEL_ROOT> data_path=<DATA_PATH> output_dir=<OUTPUT_DIR> for seed in "42" "44" "82" "100" "800"; do python train.py \ --config-file configs/prompt/cars.yaml \ MODEL.TYPE "swin" \ DATA.BATCH_SIZE "8" \ MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS "50" \ MODEL.PROMPT.DEEP "False" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "swinb_imagenet22k_224" \ DATA.NAME "StanfordCars" \ DATA.NUMBER_CLASSES "196" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_DECAY "0.001" \ SEED ${seed} \ done有什么错误

MODEL.PROMPT.DEEP "False" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "swinb_imagenet22k_224" \ DATA.NAME "StanfordCars" \ DATA.NUMBER_CLASSES "196" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_...

%%bash # launch final training with five random seeds for VTAB-dmlab, sun397 and eurosat. The hyperparameters are the same from our paper. model_root=<MODEL_ROOT> data_path=<DATA_PATH> output_dir=<OUTPUT_DIR> # vtab-structured: dmlab # base_lr = 1.0 # lr = base_lr / 256 * cfg.DATA.BATCH_SIZE for seed in "42" "44" "82" "100" "800"; do python train.py \ --config-file configs/prompt/cub.yaml \ MODEL.TYPE "swin" \ DATA.BATCH_SIZE "8" \ MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS "50" \ MODEL.PROMPT.DEEP "True" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "swinb_imagenet22k_224" \ DATA.NAME "StanfordCars" \ DATA.NUMBER_CLASSES "6" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_DECAY "0.001" \ SEED ${seed} \ MODEL.MODEL_ROOT "${model_root}" \ DATA.DATAPATH "${data_path}" \ OUTPUT_DIR "${output_dir}/seed${seed}" done

这段代码是用于训练一个基于 Swin Transformer 的模型，使用 CUB-200 数据集进行训练，优化器采用的是 SGD，初始学习率为 0.25，权重衰减为 0.001。训练时使用了 Prompt 的技术，Prompt 的 token 数量为 50，同时...

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_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存检查点等。MLP_NUM 和 MLP_SIZES 指定了多层感知机的...
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