if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir)

This code is checking whether a directory named "model_dir" exists in the current working directory. If it does not exist, then it creates the directory using the os library's "makedirs" function. This is typically used to ensure that a directory exists before writing or saving files to it.

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if not os.path.exists(self.model_save_dir): os.makedirs(self.model_save_dir)

这段代码应该也是在某个类的初始化方法中出现的。它的作用是检查模型保存目录是否存在，如果不存在则创建该目录。具体含义如下：

- `self.model_save_dir`：表示模型保存目录的路径，应该是该类的一个属性。
- `os.path.exists(self.model_save_dir)`：判断模型保存目录是否存在。
- `os.makedirs(self.model_save_dir)`：如果模型保存目录不存在，则创建该目录。

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

这段代码是一个 PyTorch 训练脚本的一部分。首先，它通过 argparse 模块解析命令行参数。然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时，它还创建了一个日志文件，用于保存训练过程中的指标和日志信息。如果模型目录不存在，它还会对其进行创建。最后，它启用了一个 PyTorch 的优化器加速库，以加速训练过程。