model = model.eval() model = model.to(device)
时间: 2024-05-20 13:13:12 浏览: 11
这是将 PyTorch 模型转换为评估模式并将其移动到设备(如 GPU 或 CPU)上的代码行。
- `model.eval()` 将模型设置为评估模式,这意味着模型的某些部分,例如 Dropout 和 Batch Normalization,将被禁用或冻结,以便在推理期间保持一致的输出。
- `model.to(device)` 将模型移动到指定的设备上,例如 `device = torch.device("cuda")` 将模型移动到 GPU 上,而 `device = torch.device("cpu")` 将模型移动到 CPU 上。这是为了利用硬件加速来提高模型的推理速度。
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def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()
这段代码定义了一个名为generate的方法,用于生成分类模型。具体实现过程如下:
1. `if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']:`:判断模型的主干网络是否为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,如果不是则执行下一步,否则执行else语句。
2. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
3. `else:`:如果模型的主干网络为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,则执行下面的代码。
4. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将输入图像大小和类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
5. `device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')`:判断当前设备是否支持GPU,如果支持则使用GPU进行计算,否则使用CPU进行计算。
6. `self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device))`:从模型文件中加载模型参数,并将其赋值给self.model。
7. `self.model = self.model.eval()`:将self.model设置为评估模式,即固定住模型参数,停止模型训练。
8. `print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path))`:打印模型和类别文件已经加载的信息。
9. `if self.cuda:`:如果使用GPU进行计算,则执行下面的语句。
10. `self.model = nn.DataParallel(self.model)`:将模型转换为多GPU并行计算模型。
11. `self.model = self.model.cuda()`:将模型移动到GPU上进行计算。
class TracedModel(nn.Module): def __init__(self, model=None, device=None, img_size=(640,640)): super(TracedModel, self).__init__() print(" Convert model to Traced-model... ") self.stride = model.stride self.names = model.names self.model = model self.model = revert_sync_batchnorm(self.model) self.model.to('cpu') self.model.eval() self.detect_layer = self.model.model[-1] self.model.traced = True rand_example = torch.rand(1, 3, img_size, img_size) traced_script_module = torch.jit.trace(self.model, rand_example, strict=False) #traced_script_module = torch.jit.script(self.model) traced_script_module.save("traced_model.pt") print(" traced_script_module saved! ") self.model = traced_script_module self.model.to(device) self.detect_layer.to(device) print(" model is traced! \n") def forward(self, x, augment=False, profile=False): out = self.model(x) out = self.detect_layer(out) return out是什么意思
这是一个 PyTorch 模型类,名为 TracedModel。它的构造函数中接受一个模型对象和一些参数,将该模型转换为 TorchScript 格式的模型,并保存为文件 "traced_model.pt"。该模型类还定义了一个前向传播函数 forward(),接受输入数据 x,通过模型和检测层进行预测,最终输出预测结果 out。如果参数 augment 为 True,则会进行数据增强;如果参数 profile 为 True,则会记录函数的计算时间和内存使用情况。