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

时间: 2024-06-03 21:07:12 浏览: 93
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Python常用模块os.path之文件及路径操作方法

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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因此，在使用os.path.isfile之前，最好先检查路径是否存在，可以使用os.path.exists来实现。 最后，在实际编程中，推荐使用Python的上下文管理器（例如with语句）来打开文件，这样可以更安全地处理文件操作。即使os...

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。...- 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

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...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

5. 然后调用 train 模块中的 train_model() 函数对模型进行训练，并将训练好的模型保存在指定的文件夹中。 6. 最后调用 test 模块中的 evaluate() 函数对训练好的模型进行测试。 需要注意的是，代码中的 UNet 网络...

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

sys.path.append('/path/to/your/module') 这将确保Python可以找到您的自定义模块并导入其中的类和函数。 如果以上方法无法解决您的问题，请提供更多的错误信息和上下文，我可以更好地帮助您解决这个问题。

# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能，损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来，存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')

6.将模型设为训练模式，即 model.train()。 7.从数据加载器 dataloader 中加载一个批次的图像数据 img。 8.将图像数据 img 转为 PyTorch 变量并放到 GPU 上。 9.将图像输入自编码器模型，得到输出 output。 10....

if __name__ == '__main__': #创建保存模型的文件夹 file_dir = 'checkpoints/InternImage/' if os.path.exists(file_dir): print('true') os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) else: os.makedirs(file_dir) # 设置全局参数 model_lr = 1e-4 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 300 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True # 是否使用混合精度 use_dp = True #是否开启dp方式的多卡训练 classes = 12 resume =None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed)帮忙解释一下这些代码

os.path.exists(file_dir) 判断文件夹路径是否存在。 os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) 如果文件夹不存在则创建文件夹。 model_lr = 1e-4 定义了学习率。 BATCH_SIZE = 16 定义了每个批次的数据量...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) 遍历数据集和场景的组合，为每个...

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: ../tmp/model is not a directory

这个错误表示你的程序试图使用...if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) 这段代码会检查目录是否存在，如果不存在则创建这个目录。你可以把这段代码放在程序的开头，确保模型保存路径存在。

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:save is not a directory

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) model.save(model_dir) 在这个例子中，我们使用 os.makedirs 来确保 model_dir 目录存在，然后将模型保存到该目录中。如果目录已经存在，那么 ...

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Failed to create a directory: logs/{}_logs/{}\train; No such file or directory [Op:CreateSummaryFileWriter]

if not os.path.exists(log_dir): os.makedirs(log_dir) 这段代码会检查日志目录是否存在，如果不存在就创建它。你需要将 model_name 替换为你的模型名称。同时，你需要导入 os 和 datetime 模块。如果...
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RuntimeError: Parent directory save_medel does not exist.

这个错误通常是因为模型保存的路径不存在导致的。...if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) 然后在保存模型时，指定正确的路径即可。例如： python model.save_pretrained(save_dir)

# 词嵌入（使用预训练word2vec的词向量，自定义权重矩阵，100是输出的词向量维度） embedder = Embedding(len(vocab) + 1, 100, input_length = maxLen, weights = [embedding_matrix], trainable = False) model = Sequential() # 词嵌入相当于Embedding层 model.add(embedder) # 卷积核个数、步长 model.add(Conv1D(256, 3,padding = 'same',activation = 'relu')) model.add(MaxPool1D(maxLen - 5, 3,padding = 'same')) model.add(Conv1D(32, 3,padding = 'same',activation = 'relu')) # 扁平化，拉长 model.add(Flatten()) # 防止过拟合，随机30%不训练 model.add(Dropout(0.3)) # 全连接层 model.add(Dense(256, activation = 'relu')) model.add(Dropout(0.2)) # 因为是二分类，所以units定义为2 model.add(Dense(units = 2,activation = 'softmax')) # optimizer优化器，metrics = ['accuracy']显示精确度 model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy']) # batch_size = 256训练256次，epochs迭代次数，validation_split拿训练集中的20%进行验证 history = model.fit(trainSeq, trainCate, batch_size = 256, epochs = 6,validation_split = 0.2) model.save("TextCNN")对于这段代码出现了一下问题FailedPreconditionError: TextCNN\variables is not a directory应该怎么解决，请修改代码给出示例

if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存模型 model.save(os.path.join(save_dir, "model.h5")) 注意，我在模型保存前创建了一个名为 "TextCNN" 的目录，如果该目录不存在，会先创建...

torch.save(vgg16, "pth/vgg16_{}.pth".format(i+1)) RuntimeError: Parent directory pth does not exist.

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) # 保存模型 model_path = "pth/vgg16_{}.pth".format(i+1) torch.save(vgg16, model_path) 这段代码首先导入了os模块，然后检查名为 "pth" 的...

torch.save(vgg16, "pth/vgg16_{}.pth".format(i + 1)) RuntimeError: Parent directory pth does not exist.

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) # 现在可以安全地保存模型了 torch.save(vgg16, model_save_path) 这段代码首先构建了模型要保存的完整路径，然后提取出这个路径的父目录。接着，...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'niqe_model.mat'

根据提供的引用内容，出现了一个名为FileNotFoundError的错误，错误信息为“[Errno 2] No such file or directory: 'niqe_model.mat'”。...if not os.path.exists(prefix_dir): os.makedirs(prefix_dir)

how to use utils.save_checkpoint

if not os.path.exists(checkpoint_dir): os.makedirs(checkpoint_dir) filepath = os.path.join(checkpoint_dir, filename) torch.save(state, filepath) print('Checkpoint saved to {}'.format(filepath)) ...

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