if cli_args['--resume']: config['resume'] = cli_args['--resume'] if 'resume' in config and config['resume']: checkpoint = Path(config['resume']) if not checkpoint.exists(): raise ValueError(f"There is no Checkpoint at {config['resume']} to resume from!") if checkpoint.is_dir(): # Load last checkpoint in run dir ckpt_nums = [int(ckpt.stem) for ckpt in checkpoint.glob('checkpoints/*.pt')] last_ckpt = max(ckpt_nums) config['resume'] = checkpoint / 'checkpoints' / f'{last_ckpt:02d}.pt' print(f"Resuming training from checkpoint {config['resume']}") model.load_state_dict(torch.load(config['resume']))是什么意思
时间: 2024-04-19 21:25:56 浏览: 9
这段代码用于检查是否存在要恢复训练的检查点,并加载该检查点的模型参数。
首先,通过判断命令行参数`--resume`是否存在,来确定是否需要恢复训练。如果存在,则将`--resume`的值赋给配置文件中的`resume`键。
接下来,检查配置文件中是否存在`resume`键,并且其值不为空。如果满足这两个条件,则表示需要恢复训练。
然后,根据配置文件中的`resume`值创建一个`Path`对象`checkpoint`,表示要恢复训练的检查点路径。
如果`checkpoint`路径不存在,则抛出一个异常,指示不存在要恢复的检查点。
如果`checkpoint`路径是一个目录,则表示在运行目录下有多个检查点文件。代码通过遍历 `checkpoints` 目录下的文件,获取所有检查点文件的编号,并选择最大的编号作为要加载的检查点。
接着,打印出要恢复训练的检查点路径。
最后,使用`torch.load()`函数加载检查点的模型参数,并将其加载到模型中,以便从上次训练停止的地方继续训练。
这段代码的作用是在需要恢复训练时,检查并加载指定的检查点文件中的模型参数,以便从上次停止的地方继续训练。
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if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True cli_args = docopt(__doc__, version="Usecase 2 Training Script 1.0") config_file = Path(cli_args['--config']) config = yaml.load(config_file.open(), Loader=yaml.SafeLoader) modelclass = get_model(config['model']) model = modelclass(**config['model_args'])是什么意思
这段代码是一个常见的Python编程习惯,用于判断当前脚本是否作为主程序运行。
`if __name__ == "__main__":`表示如果当前脚本是作为主程序运行的,则执行其下缩进的代码块。
`torch.backends.cudnn.benchmark = True`是PyTorch中的设置,用于启用CuDNN的自动调优机制,以提升深度学习模型在GPU上的计算性能。
接下来,使用`docopt`库解析命令行参数,并将解析结果存储在`cli_args`变量中。`__doc__`表示当前脚本的文档字符串,`--config`是一个命令行选项,表示配置文件的路径。
然后,使用`Path`类创建一个表示配置文件路径的`config_file`对象。`config_file.open()`打开配置文件,并使用`yaml.load()`函数将配置文件中的内容加载为Python对象。`Loader=yaml.SafeLoader`指定了加载器,用于安全地加载配置文件,避免潜在的安全问题。
接着,根据配置文件中的模型信息获取模型类。`config['model']`表示配置文件中的模型名称,而`get_model()`函数用于根据模型名称获取对应的模型类。
最后,使用获取到的模型类和配置文件中的模型参数创建模型对象。`modelclass(**config['model_args'])`使用关键字参数方式传递模型参数,并实例化一个模型对象。
这段代码的作用是在当前脚本作为主程序运行时,设置CuDNN的自动调优机制,解析命令行参数,并根据配置文件加载模型类和模型参数,创建一个模型对象。
if cli_args['--summary']: from torchsummary import summary summary(model, [(3, 256, 256)]) sys.exit(0)是什么意思
这段代码用于生成模型的摘要(summary)信息,并在命令行中展示该要信息。
首先,通过 `cli_args['--summary']` 判断是否需要生成模型的摘要信息。`cli_args` 可能是一个命令行参数的字典或配置文件,而 `--summary` 则表示是否需要生成模型摘要的命令行参数。
接下来,如果 `--summary` 参数为真,那么执行以下操作:
1. 从 `torchsummary` 库中导入 `summary` 函数。
2. 调用 `summary(model, [(3, 256, 256)])` 函数,该函数接受两个参数:模型以及输入数据的形状。这里的 `(3, 256, 256)` 表示输入数据的形状为 3 通道、256x256 的图片。
3. 使用 `sys.exit(0)` 终止程序并退出。
这段代码的作用是在命令行中生成模型的摘要信息,并在生成完摘要后终止程序的执行。摘要信息通常包括模型结构、参数数量和各层输出形状等重要信息,有助于对模型进行快速的检查和分析。