use_tensorboard = cfg.use_tensorboard and SummaryWriter is not None # use_tensorboard = False if use_tensorboard: summary_writer = SummaryWriter(os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name))
时间: 2024-04-18 22:32:20 浏览: 29
给定的代码片段中,首先通过 `cfg.use_tensorboard` 和 `SummaryWriter is not None` 来判断是否要使用 TensorBoard。如果两个条件都满足,则将 `use_tensorboard` 设置为 `True`,否则设置为 `False`。
接下来,通过判断 `use_tensorboard` 的值,决定是否创建一个 `SummaryWriter` 对象。如果 `use_tensorboard` 为 `True`,则创建一个 `SummaryWriter` 对象,并将其保存在变量 `summary_writer` 中。这个 `SummaryWriter` 对象用于向 TensorBoard 写入摘要和事件数据。
在创建 `SummaryWriter` 对象时,将其保存在指定的路径中,路径由 `os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name)` 构成。这个路径是根据配置文件中的 `TRAIN_DIR`、'runs' 和 `exp_name` 来生成的。
值得注意的是,如果 `use_tensorboard` 的值为 `False`,则不会创建 `SummaryWriter` 对象,因此后续的代码中可能会有条件语句来判断是否存在 `summary_writer` 对象,并根据需要进行相应的操作。
相关问题
summary_writer = ( SummaryWriter(log_dir=os.path.join(cfg.output, "tensorboard")) if rank == 0 else None
这段代码是在多进程训练中使用的,用于创建一个 TensorBoard 的 summary writer。如果当前进程的 rank 为 0,则创建一个 summary writer,并指定日志文件的目录为 `os.path.join(cfg.output, "tensorboard")`;否则不创建 summary writer,将其赋值为 None。这样做的目的是避免多个进程同时写入同一个日志文件,从而导致冲突。
# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,
这段代码是一个数据加载器(Dataloader)的实现。根据`webcam`变量的取值(True或False),选择不同的数据加载方式。
如果`webcam`为True,则使用`LoadStreams`类加载视频流数据,设置图像大小为`imgsz`,采样间隔为`stride`。同时,通过`check_imshow`函数检查是否可以使用`imshow`函数显示视频。
如果`webcam`为False,则使用`LoadImages`类加载图像数据,设置图像大小为`imgsz`,采样间隔为`stride`。
根据数据加载的方式,确定了数据集的数量`nr_sources`。
接下来,根据配置文件初始化StrongSORT(一种目标跟踪算法)。通过调用`get_config`函数获取配置信息,并将其合并到StrongSORT的配置中。
然后,根据视频源的数量创建相应数量的StrongSORT实例,并将它们存储在`strongsort_list`列表中。每个StrongSORT实例具有不同的参数设置,包括强排序权重、设备类型、是否使用半精度等。
最后,代码中还有一些关于StrongSORT参数的设置,如最大距离、最大IOU距离、最大年龄等等。这些参数可以根据具体需求进行调整。
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