解释代码 logger, _ = setup_logger(final_output_dir, args.rank, 'train')
时间: 2024-05-25 22:17:03 浏览: 13
这行代码定义了一个logger对象,并使用setup_logger()函数对其进行设置。函数接收三个参数:final_output_dir,args.rank和'train'。其中,final_output_dir是输出目录,args.rank是表示进程号的参数,'train'是日志的类型。在这里,使用“_”表示不需要第二个返回值。因此,logger对象将接收setup_logger()函数的第一个返回值,而不是第二个。
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解释代码logger, final_output_dir, tb_log_dir = create_logger( cfg, args.cfg, 'train' )
这行代码调用了一个名为create_logger的函数,并传入三个参数:cfg、args.cfg和字符串'train'。该函数返回三个值,分别被赋值给logger、final_output_dir和tb_log_dir三个变量。
其中,logger是一个Python标准库中的logging模块的Logger类的实例,用于记录日志信息。final_output_dir和tb_log_dir是字符串,用于指定保存训练结果和TensorBoard日志的目录路径。这些参数通常在训练神经网络时使用,以便记录并可视化训练过程和结果。
from ppdet.utils.logger import setup_logger logger = setup_logger('train')
这段代码是导入PaddleDetection(PaddlePaddle深度学习框架中的物体检测库)中的日志相关模块,并且设置一个名为“train”的日志记录器。在训练模型的时候,通常需要输出一些日志信息,比如损失函数的数值、每个batch的训练进度等等,这些信息对于监控训练过程和调试代码都非常有用。因此,这段代码的作用就是为训练代码设置一个日志记录器,方便进行日志记录和输出。