if not os.path.exists(model_dir): os.makedirs(model_dir)
时间: 2024-06-01 22:11:25 浏览: 15
This code checks if a directory named "model_dir" exists in the current working directory. If it does not exist, it creates the directory using the os.makedirs() function. This is useful when you want to save model files or any other type of files to a specific directory, and you want to make sure the directory exists before writing to it.
相关问题
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。它的作用是检查模型保存目录是否存在,如果不存在则创建该目录。具体含义如下:
- `self.model_save_dir`:表示模型保存目录的路径,应该是该类的一个属性。
- `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
这段代码是一个 PyTorch 训练脚本的一部分。首先,它通过 argparse 模块解析命令行参数。然后,它设置了 CUDA 环境变量,指定使用 GPU 进行训练。接着,它创建了一个保存模型的目录,如果目录不存在的话就会创建。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,它启用了一个 PyTorch 的优化器加速库,以加速训练过程。
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