if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID train_loader, train_loader_normal, val_loader, num_query, num_classes, camera_num, view_num = make_dataloader(cfg) model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num) loss_func, center_criterion = make_loss(cfg, num_classes=num_classes) optimizer, optimizer_center = make_optimizer(cfg, model, center_criterion) scheduler = create_scheduler(cfg, optimizer)
时间: 2023-03-06 13:21:16 浏览: 152
这段代码是用Python编写的,主要功能是进行分布式训练并创建数据加载器、模型、损失函数、优化器和学习率调度器。
其中,`if cfg.MODEL.DIST_TRAIN:` 判断是否进行分布式训练,如果是,则使用 `torch.distributed.init_process_group` 初始化进程组。同时,使用 `os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID` 指定使用的GPU设备。
接下来,使用 `make_dataloader` 函数创建训练集、验证集以及查询图像的数据加载器,并获取类别数、相机数和视角数等信息。使用 `make_model` 函数创建模型,并传入类别数、相机数和视角数等参数。使用 `make_loss` 函数创建损失函数和中心损失,传入类别数等参数。使用 `make_optimizer` 函数创建优化器和中心损失的优化器,传入模型和中心损失等参数。最后,使用 `create_scheduler` 函数创建学习率调度器,传入优化器等参数。
相关问题
if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)
### 回答1:
这行代码的作用是,如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则设置当前进程使用的GPU设备为args.local_rank所指定的设备。这通常用于分布式训练中,确保每个进程使用不同的GPU设备,避免GPU资源竞争。
### 回答2:
如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块,它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中,多个进程可以同时训练模型,每个进程负责不同的GPU设备。通过设置args.local_rank为当前进程使用的GPU设备的索引,我们可以确保每个进程使用不同的GPU设备进行训练,从而实现模型的并行训练。这对于处理大型数据集和复杂模型尤为重要,它可以提高训练速度和效率,并充分利用多个GPU设备的计算资源。通过使用torch.cuda.set_device函数,我们可以将当前进程设置为指定的GPU设备,确保模型参数和计算都在该设备上执行。这样,每个进程都可以在自己的设备上独立地训练模型,无需共享内存或数据,从而降低了通信和同步的开销。
processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file
根据您提供的配置文件,这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置(processor_cfg)和命令行参数配置(argparse_cfg)。
处理器配置包括以下内容:
- type:指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference",这可能是一个自定义的处理器类型。
- gpus:指定使用的GPU数量为1。
- worker_per_gpu:指定每个GPU的worker数量为1。
- video_file:指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。
- save_dir:指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。
检测配置(detection_cfg)包括以下内容:
- model_cfg:指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。
- checkpoint_file:指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。
- bbox_thre:指定检测目标的边界框阈值为0.8。
估计配置(estimation_cfg)包括以下内容:
- model_cfg:指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。
- checkpoint_file:指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。
- data_cfg:指定姿态估计模型的数据配置,包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。
命令行参数配置(argparse_cfg)包括了一些命令行参数的绑定,用于从命令行传递参数给处理器配置。
例如,您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo:
```
python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e
```
请注意,以上仅为示例,具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同,具体取决于实际情况。
如果您有进一步的问题,请提供更多细节,我将尽力帮助您。