network = eval(args.model.replace('-', '_'))()
时间: 2023-10-01 14:05:08 浏览: 75
这段代码的作用是根据传入的参数args的model属性来动态地创建一个与其对应的神经网络模型对象,并将其赋值给变量network。其中,replace('-', '_')是将model属性中的横线(-)替换成下划线(_),是为了避免Python中变量名不允许出现横线的限制。eval()函数则是将字符串形式的变量名转换成实际的对象。最终,该代码段的作用是动态地创建一个神经网络模型对象,并将其赋值给变量network,以供后续使用。
相关问题
eval(args.model.replace( - , _ ))()
这行代码的作用是将传入的模型名称中的"-"字符替换为"_",然后将新的模型名称作为函数名来调用并返回该模型的实例。具体来说,args.model.replace(-, _)是将args.model中的"-"字符替换为"_",然后拼接成一个新的字符串作为函数名;()则是调用该函数并返回实例。假设args.model为"my-model",那么eval(args.model.replace(-, _))()将会调用名为"my_model"的函数并返回该模型的实例。
def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件
这段代码中的以下几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件:
```
arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict
args = parse_model_args(arg_dict)
kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict}
model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs)
```
其中 `model.export` 是将动态图模型导出成静态图模型的方法。导出后的模型文件可以被推理引擎加载和使用。
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