# Loggers data_dict = None if RANK in {-1, 0}: loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance # Register actions for k in methods(loggers): callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k)) # Process custom dataset artifact link data_dict = loggers.remote_dataset if resume: # If resuming runs from remote artifact weights, epochs, hyp, batch_size = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp, opt.batch_size

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于设置日志记录器。具体来说，如果当前的RANK（即进程的排名）为-1或0，则会创建一个名为'loggers'的日志记录器实例，并将其注册到回调函数中。此外，如果当前在远程数据存储库中恢复运行，则会将权重、训练轮数、超参数和批量大小等设置设置为恢复运行的配置。最后，如果在远程数据存储库中使用自定义数据集，则可以通过'remote_dataset'属性访问该数据集。

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if RANK in [-1, 0]: loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance if loggers.wandb: data_dict = loggers.wandb.data_dict if resume: weights, epochs, hyp = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp # Register actions for k in methods(loggers): callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k))

这段Python代码的作用是创建一个日志记录器(Loggers)，并将其注册为回调函数(callback)。

具体来说，代码首先判断当前进程的RANK是否为-1或0，如果是，则说明当前进程为主进程，需要进行日志记录。然后，代码创建一个Loggers实例，这个实例接收5个参数，分别是保存日志文件的路径(save_dir)、模型权重(weights)、命令行参数(opt)、超参数(hyp)、日志记录器(LOGGER)。Loggers类是一个自定义的日志记录器类，用于记录训练过程中的各种信息。

接下来，如果Loggers实例中有使用WandB进行日志记录，则将WandB的数据字典(data_dict)赋值给变量data_dict，以便后续使用。如果程序是从断点处恢复继续训练的，则将权重(weights)、训练轮数(epochs)和超参数(hyp)从命令行参数(opt)中恢复出来。

最后，代码使用Python的回调函数(callback)机制，将Loggers实例中的各种方法注册为回调函数。这些方法包括记录训练损失、记录学习率等，可以在训练过程中被自动调用。其中，methods函数用于获取Loggers类中以"on_"开头的方法名，callbacks.register_action函数用于将这些方法注册为回调函数。

静宝 2023/5/11 21:41:33 if args.version is None and (v := args.conf.find("version_")) != -1: args.version = int(args.conf[v + 8:args.conf.find("/config")]) print(f"[INFO] Loaded version {args.version} from config file") if args.version is not None: logger = loggers.TensorBoardLogger(save_dir=args.exps_folder, name=expname, version=args.version) else: logger = loggers.TensorBoardLogger(save_dir=args.exps_folder, name=expname) 静宝 2023/5/11 21:41:49 if args.device_ids is None: args.device_ids = GPUtil.getAvailable(order='memory', limit=1, maxLoad=0.5, maxMemory=0.5, includeNan=False, excludeID=[], excludeUUID=[]) print("Selected GPU {} automatically".format(args.device_ids[0]))

这段代码看起来像是一个 Python 脚本中的一部分，其作用是根据命令行参数和配置文件来确定 tensorboard 日志的保存路径和版本号，并选择一个可用的 GPU 设备。其中，如果配置文件中存在 version_ 字段，则会从中解析出版本号并打印出来；如果没有指定 device_ids，则会根据 GPU 的内存和负载情况自动选择一个可用的设备。