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

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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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=(',', ':')))

这段代码是在使用命令行参数解析后对参数进行一些处理，并将参数保存到文件中。

首先，通过 `parse()` 函数解析命令行参数，将解析结果保存在 `args` 变量中。

然后，代码对一些参数进行了一些处理和赋值。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，用于存储实验的输出结果。`join()` 函数用于构建路径，将目录名与路径名连接起来。`exist_ok=True` 参数表示如果目录已存在，则不会引发异常。

最后，代码将参数保存到文件中。使用 `open()` 函数以写入模式打开一个名为 `setting.txt` 的文件，并使用 JSON 格式将参数字典转为字符串并写入文件中。`json.dumps()` 函数用于将 Python 对象转为 JSON 字符串，`vars(args)` 返回参数对象 `args` 的字典形式。

总结起来，这段代码的作用是解析命令行参数，并对一些参数进行处理和赋值。然后，它创建了一些目录，并将参数以 JSON 格式保存到一个名为 `setting.txt` 的文件中，用于记录实验的设置。

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。