mmengine中训练生成.pth文件的代码是什么

mmengine是一个通用的深度学习框架，它并不提供训练模型的代码。如果你想使用mmengine进行训练，你需要自己编写训练代码。一般来说，训练代码的主要流程是：

1. 定义模型结构，包括输入输出的形状、网络层的类型和参数等。
2. 定义损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。
3. 定义优化器，用于更新模型的参数，使得损失函数的值最小化。
4. 在训练数据上进行迭代优化，每个迭代周期包括以下步骤：
- 将训练数据输入模型，得到模型输出。
- 计算损失函数，更新模型参数。
- 记录训练过程中的指标，例如训练误差、验证误差等。
5. 在训练结束后，保存模型参数到.pth文件中，以便后续使用。

具体的训练代码实现方式会根据具体的任务和模型结构而有所不同。

相关问题

mmengine中保存模型参数为pth的代码是哪里

在mmdetection中，模型参数的保存代码通常在`tools/train.py`文件中。在这个文件中，我们可以找到以下代码：

def save_checkpoint(model, filename, optimizer=None, meta=None):
    """Save checkpoint to file.

    Args:
        model (:obj:`nn.Module`): Model to save.
        filename (str): Checkpoint filename.
        optimizer (:obj:`Optimizer`, optional): Optimizer to save.
        meta (dict, optional): Metadata to save in checkpoint.
    """
    if meta is None:
        meta = {}
    meta.update(architecture=mmcv.dump(model.module.arch_spec))
    # Add optimizer information if exists
    if optimizer is not None:
        meta.update(optimizer=optimizer.state_dict())
    if not filename.endswith('.pth'):
        raise ValueError("Only support pytorch's pth format!")
    checkpoint = {
        'meta': meta,
        'state_dict': model.module.state_dict(),
    }
    mmcv.mkdir_or_exist(osp.dirname(filename))
    mmcv.save(checkpoint, filename)

在这个函数中，我们看到，保存模型参数的代码非常简单，只需要将模型的状态字典和一些元数据一起保存到一个字典中，然后使用mmcv库中的`save`函数将这个字典保存到一个.pth文件中即可。在训练过程中，我们可以通过调用这个函数来保存模型参数，例如：

save_checkpoint(model, 'epoch_{}.pth'.format(epoch), optimizer=optimizer)

这个代码会将当前训练轮次的模型参数保存到一个名为`epoch_{epoch}.pth`的文件中。其中，`model`是当前训练的模型，`optimizer`是当前使用的优化器。

mmengine中厝村模型参数为pth的代码是哪里

在mmdetection中，厝村模型对应的代码位于`configs/fcos/fcos_center-normbbox-centeronreg-giou_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.py`文件中。

在这个配置文件中，我们可以看到：

# model settings
model = dict(
    type='FCOS',
    pretrained='open-mmlab://detectron2/resnet50_caffe',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_eval=True,
        style='caffe'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    bbox_head=dict(
        type='FCOSHead',
        num_classes=80,
        in_channels=256,
        stacked_convs=4,
        feat_channels=256,
        strides=[8, 16, 32, 64, 128],
        regress_ranges=((-1, 64), (64, 128), (128, 256), (256, 512), (512, INF)),
        center_sampling=True,
        center_sample_radius=1.5,
        norm_on_bbox=True,
        centerness_on_reg=True,
        dcn_on_last_conv=False,
        use_dgqp=False,
        loss_cls=dict(
            type='FocalLoss',
            use_sigmoid=True,
            gamma=2.0,
            alpha=0.25,
            loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='GIoULoss', loss_weight=2.0),
        loss_centerness=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0)),
    # training and testing settings
    train_cfg=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.5,
            neg_iou_thr=0.4,
            min_pos_iou=0,
            ignore_iof_thr=-1),
        allowed_border=-1,
        pos_weight=-1,
        debug=False),
    test_cfg=dict(
        nms_pre=1000,
        min_bbox_size=0,
        score_thr=0.05,
        nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.6),
        max_per_img=100))

其中，`pretrained`参数指定了使用预训练的权重，这里设置为了`open-mmlab://detectron2/resnet50_caffe`，表示使用Detectron2模型库中的预训练权重。在进行训练时，这个权重会被加载到网络中，并作为初始化参数。在训练完成后，模型参数会被保存到.pth文件中。具体的保存代码可以在`tools/train.py`文件中找到。