device = get_device() # get the current available device ('cpu' or 'cuda') os.makedirs('models', exist_ok=True) # The trained model will be saved to ./models/ #target_only = False ## TODO: Using 40 states & 2 tested_positive features target_only = True # 使用自己的特征，如果设置成False，用的是全量特征

这段代码中的前两行是为了设置设备和创建保存模型的文件夹。

首先，通过调用 get_device() 函数获取当前可用的设备（'cpu' 或 'cuda'）。这个函数可能会根据硬件环境的不同返回不同的设备。

接下来，使用 os.makedirs() 函数创建一个名为 'models' 的文件夹。如果该文件夹已经存在，则不会再次创建。

最后，根据注释的提示，根据 target_only 变量的值来决定是否使用全量特征进行训练。如果 target_only 的值为 False，则使用 40 个状态和 2 个 tested_positive 特征进行训练；如果 target_only 的值为 True，则使用自己的特征进行训练。

相关问题

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

这段代码是一个 PyTorch 模型训练的主函数。下面是对每个部分的解释：

`if __name__ == '__main__':` 是 Python 中常用的入口判断语句，表示只有当此文件被当做主程序运行时才执行以下代码，而不是当做模块被导入时执行。

`file_dir = 'checkpoints/InternImage/'` 是定义了一个保存模型的文件夹路径。

`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大小。

`EPOCHS = 300` 定义了训练轮数。

`DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')` 定义了使用的设备，如果有可用的 GPU 则使用 GPU，否则使用 CPU。

`use_amp = True` 定义了是否使用混合精度训练，即同时使用 float16 和 float32，可以提高训练速度和内存利用率。

`use_dp = True` 定义了是否使用 PyTorch 分布式训练，即使用多个 GPU 进行并行训练。

`classes = 12` 定义了模型输出的分类数目。

`resume = None` 定义了是否继续训练已经保存的模型，如果为 None 则表示不继续训练，否则表示继续训练。

`CLIP_GRAD = 5.0` 定义了梯度裁剪的阈值，即梯度值的最大范数，可以防止梯度爆炸。

`Best_ACC = 0` 记录最高得分。

`use_ema=True` 定义是否使用指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）技术，即在训练过程中使用滑动平均的方式计算模型参数的平均值，可以提高模型的泛化能力。

`model_ema_decay=0.9998` 定义了 EMA 的衰减因子。

`start_epoch=1` 定义了模型开始训练的轮数。

`seed=1` 定义了随机数种子，可以保证模型训练的可重复性。

`seed_everything(seed)` 是一个随机数种子的设置函数。

代码解释：os.makedirs('images/train', exist_ok=True) os.makedirs('images/val', exist_ok=True) os.makedirs('images/test', exist_ok=True) os.makedirs('labels/train', exist_ok=True) os.makedirs('labels/val', exist_ok=True) os.makedirs('labels/test', exist_ok=True) listdir = os.listdir(txtpath) train, test = train_test_split(listdir, test_size=test_size, shuffle=True, random_state=0) train, val = train_test_split(train, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)

这段代码是在创建文件夹，用来存储训练数据集、验证数据集和测试数据集。通过使用os.makedirs函数可以创建多层级目录，并使用exist_ok=True参数来确保若目录已存在则不会抛出异常。接下来，代码读取文本文件目录列表并使用train_test_split函数，将其分为训练集、测试集和验证集。其中，参数test_size和val_size分别代表测试集和验证集所占比例。