backbone = xception.xception(pretrained= 'imagenet' if pretrained_backbone else False, replace_stride_with_dilation=replace_stride_with_dilation)
时间: 2024-01-05 12:02:11 浏览: 26
这是一段使用 PyTorch 深度学习框架中的 Xception 网络作为主干骨架(backbone)的代码。其中的参数pretrained_backbone表示是否使用在ImageNet数据集上预训练的权重,replace_stride_with_dilation表示是否使用空洞卷积来代替步幅(stride)操作。这段代码可以用于图像分类任务或者其他需要提取图像特征的任务。
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if isinstance(c2, list): is_backbone = True m_ = m m_.backbone = True else:
这段代码是一个 if-else 语句,判断变量 c2 是否为列表类型。如果是列表类型,则将变量 is_backbone 的值设置为 True,同时将变量 m_ 的值设置为变量 m。然后将变量 m_ 的属性 backbone 设置为 True。
如果变量 c2 不是列表类型,则跳过 if 语句,直接执行 else 语句。
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。