def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件

时间: 2024-02-12 18:04:35 浏览: 151
这段代码中的以下几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件: ``` arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) ``` 其中 `model.export` 是将动态图模型导出成静态图模型的方法。导出后的模型文件可以被推理引擎加载和使用。
相关问题

def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

这段代码定义了一个名为`main()`的函数,接受一个参数`args`。该函数首先调用`setup()`函数,将`args`作为参数传递进去,并返回一个配置对象`cfg`。 然后,它检查命令行参数`args.eval_only`是否为True。如果是True,则表示只进行评估而不进行训练。在这种情况下,它会通过调用`Trainer.build_model()`方法来构建模型,并使用`cfg.MODEL.WEIGHTS`参数加载预训练的模型权重。如果设置了`cfg.TEST.AUG.ENABLED`为True,它将使用测试时增强(Test-Time Augmentation)来进行评估,否则将直接进行评估。最后,它会通过调用`verify_results()`函数来验证评估结果,并返回结果。 如果命令行参数`args.eval_only`为False,则表示进行训练。它首先创建一个`Trainer`对象,并使用`cfg`作为参数传递进去。然后,它会通过调用`trainer.resume_or_load()`方法来恢复训练或加载预训练的模型权重。最后,它调用`trainer.train()`方法开始训练,并返回训练结果。 这段代码的作用是根据命令行参数来选择是进行评估还是训练,并执行相应的操作。

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分,其中包含了许多用于配置训练的命令行参数,以及定义训练过程的函数。 `parse_args()`函数使用`cli.ArgsParser()`创建一个命令行解析器,并添加了多个用于配置训练的命令行参数,如`--resume`表示恢复训练时的权重路径,`--fp16`表示是否使用混合精度训练等。 `run()`函数用于配置训练环境,包括初始化分布式训练和并行训练环境,加载模型权重,进行训练等。 `main()`函数是整个脚本的入口函数,它先解析命令行参数,然后加载配置文件,最后调用`run()`函数开始训练。
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(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

Traceback (most recent call last): File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 159, in <module> main() File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 146, in main cfg = Config.fromfile(args.config) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 178, in fromfile cfg_dict, cfg_text, env_variables = Config._file2dict( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 522, in _file2dict eval(codeobj, global_locals_var, global_locals_var) File "", line 37, in <module> ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 1; 2 is required Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\Scripts\mim.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1130, in __call__ return self.main(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1055, in main rv = self.invoke(ctx) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1657, in invoke return _process_result(sub_ctx.command.invoke(sub_ctx)) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1404, in invoke return ctx.invoke(self.callback, **ctx.params) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 760, in invoke return __callback(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 100, in cli is_success, msg = train( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 261, in train ret = subprocess.check_call( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\subprocess.py", line 364, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['E:\\Anaconda\\envs\\mmpose\\python.exe', 'e:\\mmpretrain-main\\mmpretrain\\.mim\\tools\\train.py', 'data/resnet18_finetune.py', '--launcher', 'none', '--work- dir=./exp']' returned non-zero exit status 1.

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