if saveDic: scheduler.last_epoch = saveDic['epoch'] - 1 idloss = saveDic['idloss'] best_val_loss = saveDic['best_val_loss'] model.load_state_dict(saveDic['encoder'])
时间: 2024-04-20 18:24:21 浏览: 17
好的,你的第一个问题是关于代码的。根据你提供的代码片段,我可以解释一下它的作用。
这段代码是用来加载模型的保存字典(saveDic)的内容,并将其应用于模型。具体来说,它会将保存字典中的一些值赋给对应的变量和模型。下面是代码中的几个步骤:
1. 将调度器(scheduler)的最后一个轮次(last_epoch)设置为保存字典中的轮次减1。这意味着调度器将从上一次训练结束的地方继续训练。
2. 将保存字典中的idloss赋值给idloss变量。这个变量可能用于记录模型的某种指标或损失。
3. 将保存字典中的best_val_loss赋值给best_val_loss变量。这个变量可能用于跟踪模型在验证集上的最佳损失。
4. 使用保存字典中的encoder部分的状态字典(state_dict)来加载模型的权重参数。这将恢复模型在保存时的状态。
总之,这段代码的目的是从保存字典中恢复模型和相关变量的状态,以便继续训练或进行其他操作。
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for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs): # train for one epoch train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer,scheduler) train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch) # evaluate on test dataset with torch.no_grad(): EPE = validate(val_loader, model, epoch) test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch) if best_EPE < 0: best_EPE = EPE is_best = EPE < best_EPE best_EPE = min(EPE, best_EPE) save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.module.state_dict(), 'best_EPE': best_EPE, 'div_flow': args.div_flow }, is_best, save_path)
这段代码展示了一个训练循环,用于训和评估模型,并最佳模型。
解析代码如下:
- `for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs):` 是一个循环,用于遍历训练的epoch数。
- `train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer, scheduler)` 调用`train`函数进行训练,并返回训练损失和训练误差(EPE)。`train_loader`是训练数据集加载器,`model`是要训练的模型,`optimizer`是优化器,`epoch`是当前训练的epoch数,`train_writer`是用于记录训练过程的写入器,`scheduler`是学习率调度器。
- `train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch)` 将训练误差写入训练写入器中,用于后续的可视化和记录。
- `with torch.no_grad():` 声明一个上下文管理器,关闭梯度计算。在该上下文中,不会进行参数的更新和反向传播。
- `EPE = validate(val_loader, model, epoch)` 调用 `validate` 函数对验证集进行评估,并返回评估结果(EPE)。
- `test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch)` 将验证集的评估结果写入测试写入器中,用于后续的可视化和记录。
- `if best_EPE < 0:` 是一个条件语句,判断是否为第一个epoch。如果是第一个epoch,则将当前评估结果(EPE)设置为最佳EPE。
- `is_best = EPE < best_EPE` 判断当前评估结果是否比最佳EPE更好,得到一个布尔值。
- `best_EPE = min(EPE, best_EPE)` 更新最佳EPE为当前评估结果和最佳EPE中的较小值。
- `save_checkpoint({...}, is_best, save_path)` 调用`save_checkpoint`函数保存模型的检查点。它将保存模型的当前状态、epoch数、架构、最佳EPE等信息。`is_best`参数用于指示是否是当前最佳模型,`save_path`是保存检查点的文件路径。
这段代码展示了一个典型的训练循环,其中包括了训练、验证、保存模型等步骤。它用于在每个epoch中训练模型,并在验证集上评估模型的性能,同时保存最佳模型的检查点。
lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close() 转为伪代码
lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)
model.Unfreeze_backbone()
epoch_step = num_train // batch_size
epoch_step_val = num_val // batch_size
if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0:
raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。")
if distributed:
batch_size = batch_size // ngpus_per_node
gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler)
gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler)
UnFreeze_flag = True
if distributed:
train_sampler.set_epoch(epoch)
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank)
if local_rank == 0:
loss_history.writer.close()
伪代码并不是一种具体的编程语言,而是一种算法描述语言,因此将上述代码转换为伪代码就是将其转换为类似于自然语言的算法描述。在这个过程中,可以将代码中的特定语法和语言结构替换为通用的算法表达方式,以便更清晰地表达算法的逻辑和流程。
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