if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir)

时间: 2024-06-03 08:07:16 浏览: 204
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Python常用模块os.path之文件及路径操作方法

This code checks if a directory with the name specified in the variable "model_dir" exists in the current directory. If it does not exist, it creates a new directory with that name using the "os.makedirs()" function. In other words, this code creates a new directory if it doesn't already exist, to store some sort of model-related files or data.
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解决python os.mkdir创建目录失败的问题

if not os.path.exists(feature_dir): os.makedirs('system') os.mkdir(feature_dir) 这种方法确保了所有需要的上级目录都会被逐级创建，从而避免了os.mkdir抛出的OSError。 2. **使用os.makedirs一步到位...

if not os.path.exists(self.model_save_dir): os.makedirs(self.model_save_dir)

这段代码应该也是在某个类的初始化方法中出现的。...- os.path.exists(self.model_save_dir)：判断模型保存目录是否存在。 - os.makedirs(self.model_save_dir)：如果模型保存目录不存在，则创建该目录。

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时，它还创建了一个日志文件，用于保存训练过程中的指标和日志信息。如果模型目录不存在，它还会对其进行创建。最后，它启用了...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

5. 然后调用 train 模块中的 train_model() 函数对模型进行训练，并将训练好的模型保存在指定的文件夹中。 6. 最后调用 test 模块中的 evaluate() 函数对训练好的模型进行测试。 需要注意的是，代码中的 UNet 网络...

if __name__ == '__main__': #创建保存模型的文件夹 file_dir = 'checkpoints/InternImage/' if os.path.exists(file_dir): print('true') os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) else: os.makedirs(file_dir) # 设置全局参数 model_lr = 1e-4 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 300 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True # 是否使用混合精度 use_dp = True #是否开启dp方式的多卡训练 classes = 12 resume =None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed)帮忙解释一下这些代码

os.path.exists(file_dir) 判断文件夹路径是否存在。 os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) 如果文件夹不存在则创建文件夹。 model_lr = 1e-4 定义了学习率。 BATCH_SIZE = 16 定义了每个批次的数据量...

# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能，损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来，存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')

6.将模型设为训练模式，即 model.train()。 7.从数据加载器 dataloader 中加载一个批次的图像数据 img。 8.将图像数据 img 转为 PyTorch 变量并放到 GPU 上。 9.将图像输入自编码器模型，得到输出 output。 10....

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

sys.path.append('/path/to/your/module') 这将确保Python可以找到您的自定义模块并导入其中的类和函数。 如果以上方法无法解决您的问题，请提供更多的错误信息和上下文，我可以更好地帮助您解决这个问题。

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:save is not a directory

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) model.save(model_dir) 在这个例子中，我们使用 os.makedirs 来确保 model_dir 目录存在，然后将模型保存到该目录中。如果目录已经存在，那么 ...

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: ../tmp/model is not a directory

这个错误表示你的程序试图使用...if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) 这段代码会检查目录是否存在，如果不存在则创建这个目录。你可以把这段代码放在程序的开头，确保模型保存路径存在。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) 遍历数据集和场景的组合，为每个...

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Failed to create a directory: logs/{}_logs/{}\train; No such file or directory [Op:CreateSummaryFileWriter]

if not os.path.exists(log_dir): os.makedirs(log_dir) 这段代码会检查日志目录是否存在，如果不存在就创建它。你需要将 model_name 替换为你的模型名称。同时，你需要导入 os 和 datetime 模块。如果...

RuntimeError: Parent directory save_medel does not exist.

这个错误通常是因为模型保存的路径不存在导致的。...if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) 然后在保存模型时，指定正确的路径即可。例如： python model.save_pretrained(save_dir)

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'niqe_model.mat'

根据提供的引用内容，出现了一个名为FileNotFoundError的错误，错误信息为“[Errno 2] No such file or directory: 'niqe_model.mat'”。...if not os.path.exists(prefix_dir): os.makedirs(prefix_dir)

torch.save(vgg16, "pth/vgg16_{}.pth".format(i+1)) RuntimeError: Parent directory pth does not exist.

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) # 保存模型 model_path = "pth/vgg16_{}.pth".format(i+1) torch.save(vgg16, model_path) 这段代码首先导入了os模块，然后检查名为 "pth" 的...

torch.save(vgg16, "pth/vgg16_{}.pth".format(i + 1)) RuntimeError: Parent directory pth does not exist.

if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir) # 现在可以安全地保存模型了 torch.save(vgg16, model_save_path) 这段代码首先构建了模型要保存的完整路径，然后提取出这个路径的父目录。接着，...

how to use utils.save_checkpoint

if not os.path.exists(checkpoint_dir): os.makedirs(checkpoint_dir) filepath = os.path.join(checkpoint_dir, filename) torch.save(state, filepath) print('Checkpoint saved to {}'.format(filepath)) ...

如何在飞桨训练过程中定期将每个epoch的输出结果存储为.txt文件？

if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 每个epoch结束后的回调 def save_epoch_output(epoch, logs): with open(os.path.join(save_dir, f'results_{epoch}.txt'), 'w') as f: for key, ...

我想你参考这个val.py写一段代码，将所有预测错误的图书输出到指定目录

if not os.path.exists(error_dir): os.makedirs(error_dir) for i, pred in enumerate(predictions): # 预测概率小于某个阈值（例如0.5）认为是误判 if pred[4] < your_threshold: img_path = f'data/images/{...

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