解释代码 model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

model.cuda() 将模型移动到CUDA设备上，以便在GPU上进行加速计算。

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 将模型封装在一个分布式数据并行模型中，以便在多个GPU上进行并行计算。这可以提高训练速度和效率，特别是在大规模深度学习任务中。

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if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp) elif args.model == 'basic': model = basic(args.maxdisp) else: print('no model') if args.cuda: model = nn.DataParallel(model) model.cuda() if args.loadmodel is not None: print('Load pretrained model') pretrain_dict = torch.load(args.loadmodel) model.load_state_dict(pretrain_dict['state_dict']) print('Number of model parameters: {}'.format(sum([p.data.nelement() for p in model.parameters()])))什么意思

这段代码主要是为了根据命令行参数 `args.model` 创建模型，并进行模型加载和 CUDA 设置。

首先，根据 `args.model` 的取值，创建不同的深度学习模型。如果 `args.model` 的取值为 `'stackhourglass'`，则创建 `stackhourglass` 模型，否则创建 `basic` 模型。`args.maxdisp` 表示最大视差值，这个参数会作为模型的一个输入。

其次，如果 `args.cuda` 为 True，即使用 CUDA 进行模型训练和推理，则通过 `nn.DataParallel()` 将模型转换为多 GPU 并行计算模式，提升模型训练和推理的速度。然后通过 `model.cuda()` 将模型移动到 GPU 上进行计算。

然后，如果 `args.loadmodel` 不为 None，则加载预训练模型参数，将其赋值给模型。`torch.load()` 函数可以加载 PyTorch 模型的参数，返回一个字典类型的对象。其中 `'state_dict'` 键对应的值是模型的参数字典。

最后，通过打印语句输出模型的参数数量，方便用户了解模型的规模。

criterion = MyLoss2(thresh=3, alpha=2) if cuda: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr,betas=(0.9,0.999)) if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) # optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

这段代码定义了一个损失函数criterion，使用了自定义的MyLoss2。如果使用了CUDA进行训练，则将模型转移到GPU上。定义了Adam优化器，学习率为opt.lr，beta参数为（0.9，0.999）。如果选择了恢复训练，则判断所指定的checkpoint文件是否存在，如果存在，则加载模型的状态字典，即权重参数，同时忽略不匹配的键（strict=False），如果想要恢复优化器状态，可以取消注释optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])。如果指定的checkpoint文件不存在，则会打印出对应的提示信息。