args.checkpoint_dir = os.path.join(args.checkpoint_root, args.project_name) os.makedirs(args.checkpoint_dir, exist_ok=True)什么意思

时间: 2023-06-07 22:07:31 浏览: 137
RAR

017-define-func-2-args.rar_The Test

这段代码的意思是创建一个名为 args.project_name 的项目目录，该目录位于 args.checkpoint_root 下，并在此目录下创建名为 args.checkpoint_dir 的子目录。如果该目录已存在，则不做任何操作。
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parse_image_args.rar_ARGUMENT!

标题“parse_image_args.rar_ARGUMENT!”暗示我们关注的焦点是一个处理图像参数解析的程序或脚本，可能用于读取、转换并返回与图像处理相关的参数。描述提到“Read/convert/return argument lists in various ...

args = parse() print(args) args.lr_base = args.lr args.n_attrs = len(args.attrs) args.betas = (args.beta1, args.beta2) os.makedirs(join('output', args.experiment_name), exist_ok=True) os.makedirs(join('output', args.experiment_name, 'checkpoint'), exist_ok=True) os.makedirs(join('output', args.experiment_name, 'sample_training'), exist_ok=True) with open(join('output', args.experiment_name, 'setting.txt'), 'w') as f: f.write(json.dumps(vars(args), indent=4, separators=(',', ':')))

例如，args.lr_base 被赋值为 args.lr，args.n_attrs 被赋值为 args.attrs 列表的长度，args.betas 被赋值为元组 (args.beta1, args.beta2)。 接下来，代码使用 os.makedirs() 函数创建了一些目录，...

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...

if not os.path.exists(args.output_dir): os.makedirs(args.output_dir) else: shutil.rmtree(args.output_dir) os.makedirs(args.output_dir)解释这段代码

这段代码的作用是检查指定的输出目录是否存在，如果不存在则创建该目录，...其中，os.path.exists()函数用于检查目录是否存在，shutil.rmtree()函数用于删除目录及其所有内容。最后，os.makedirs()函数用于创建目录。

if args.checkpoint: if args.last: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) elif args.best: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) logger.best_auc = checkpoint['score'] start_epoch = checkpoint['epoch'] del checkpoint else: logger.best_auc = 0 start_epoch = 1

如果在训练时设置了 args.checkpoint 为 True，则会加载保存的 checkpoint 文件；否则，会将 logger.best_auc 初始化为 0，start_epoch 初始化为 1。其中，args.last 和 args.best 用于指定加载最后一个 ...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)：创建一个目录，如果目录已存在则不会抛出异常。 - if args.gpu is not None: ...：如果命令行参数中指定了GPU设备，则发出一个警告信息。 - if args.dist_url ...

device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码

这段代码主要用于设置训练的环境与参数，具体解释如下： 1. device = torch.device(args.device)：设置使用...8. os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)：创建日志保存目录，如果目录已存在则不会抛出异常。

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

代码中首先创建了一个空的列表 agents，然后使用 os.path.join 函数构造了一个模型路径 model_path。在这个方法中，只有当 self.args.evaluate 为 True 时，才会加载一个训练好的模型参数，并用这个参数...

dataset_dir = os.path.join(args.data_dir, args.dataset)

这行代码的作用是将命令行参数 args.data_dir 和 args.dataset 合并为一个完整的数据集目录路径，存储在变量 dataset_dir 中。假设 args.data_dir 是 "/home/user/data"，args.dataset 是 "mydataset"，那么最终的 ...

def main(): global args, best_EPE #args = parser.parse_args() args = parser.parse_args(args=[]) save_path = '{},{},{}epochs{},b{},lr{}'.format( args.arch, args.solver, args.epochs, ',epochSize'+str(args.epoch_size) if args.epoch_size > 0 else '', args.batch_size, args.lr) print('=> will save everything to {}'.format(save_path)) if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) train_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'train')) test_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'test'))

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 main()。...同时，函数还使用全局变量 args 和 best_EPE。其中，args 是通过解析命令行参数得到的一个 argparse.Namespace 对象，best_EPE 则是一个最佳 EPE 值。

if args.start_epoch > 0: pre_model_dir = model_dir checkpoint = torch.load("%s/net_params_%d.pth" % (pre_model_dir, args.start_epoch)) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1 for i in range(0, start_epoch): scheduler.step() else: start_epoch = args.start_epoch + 1 scheduler.step() print("Model: %s , Sensing Rate: %.2f , Epoch: %d , Initial LR: %f\n" % ( args.model, args.sensing_rate, args.epochs, args.lr))

如果没有指定起始epoch，则从args.start_epoch开始训练。 在加载checkpoint或者开始新的训练之后，代码调用scheduler.step()函数，这个函数用于更新学习率，根据当前的epoch和之前的训练状态决定是否需要调整学习率...

if args.resume: if os.path.isfile(args.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(args.resume)) checkpoint = torch.load(args.resume) args.start_epoch = checkpoint['epoch'] best_acc = checkpoint['best_acc'] recorder = checkpoint['recorder'] best_acc = best_acc.to() model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.resume, checkpoint['epoch'])) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(args.resume)) cudnn.benchmark = True

如果 args.resume 是真值（即非空或非零），那么它会尝试加载一个文件，读取其中保存的模型参数和优化器状态。如果文件存在，它会输出一条信息说明已经成功加载了检查点；如果文件不存在，它会输出另一条信息说明...

def Hayao(): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()代码报错修改

arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=...

with open(args.mem_config, "r", encoding="utf-8") as f: memory_config = yaml.load(f.read(), Loader=yaml.FullLoader) yolo_path = "/app/src/model/checkpoint/last_noblock.pt" if args.block: yolo_path = "/app/src/model/checkpoint/last_block.pt" for i in range(args.max_num_processes):

如果args.block为真，则设置yolo_path为"/app/src/model/checkpoint/last_block.pt"，否则设置为"/app/src/model/checkpoint/last_noblock.pt"。 然后，使用一个循环创建args.max_num_processes数量的进程。你可以...

if not os.path.exists(args.output_dir):

这段代码是用来检查指定的输出目录是否存在。如果不存在，则会创建该目录。其中，os模块是Python内置的操作系统相关的模块，exists是os...如果该目录不存在，则会执行os.makedirs(args.output_dir)来创建该目录。

ef save_checkpoint(state, filename): filefolder = "{}/{}/parameter/train_time:{}".format(args.base_path, configs["DataConfig"]["dataset"], args.train_time) if not path.exists(filefolder): os.makedirs(filefolder) torch.save(state, path.join(filefolder, filename))这段代码的作用

是保存PyTorch模型的参数到指定的文件夹中，其中参数state包含了当前模型的状态。代码中的filefolder是根据指定的参数和配置创建的文件夹，用来存储模型参数文件。最后，使用torch.save()将模型参数保存到指定的文件...
rar

function args.rar_ME_rar

matlab source code which is prepared by me
rar

norm_args.rar_ARGUMENT!

Normal transform function interface for assembly code. Simply define FRAME_OFFSET to the number of bytes pushed onto the stack before using the ARG_ argument macros.

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