_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
时间: 2023-06-25 07:02:25 浏览: 71
这是一个配置文件,其中定义了模型的各种参数和选项。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数量和大小,而 DROPOUT 则指定了 MLP 层之间的 dropout 率。
相关问题
_C.MODEL.PROMPT = CfgNode() _C.MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS = 5 _C.MODEL.PROMPT.LOCATION = "prepend"
这段代码是什么意思?
这段代码定义了一个名为`MODEL`的配置节点,并在其中创建了一个名为`PROMPT`的子节点。`NUM_TOKENS`和`LOCATION`是`PROMPT`子节点下的两个属性。`NUM_TOKENS`属性指定了prompt的token数量,`LOCATION`属性指定了prompt的位置,可以是在模型输入的前面("prepend")或后面("append")。
这段代码可能是在配置模型时使用的,以便在训练或推理过程中使用预定义的prompt。
yacs.config 中的 CfgNode 类有什么作用
CfgNode 类是用于管理配置文件的类,它可以帮助用户更方便地读取和修改配置文件中的参数。通过 CfgNode 类,用户可以将配置文件中的参数转化为一个树形结构,方便用户进行访问和修改。此外,CfgNode 类还支持参数的默认值设置、参数的类型检查和参数的注释等功能,可以帮助用户更好地管理配置文件。