evaluator = R1_mAP_eval(num_query, max_rank=50, feat_norm=cfg.TEST.FEAT_NORM)的含义？？

这段代码用于创建一个评估器（evaluator）对象，用于计算基于 R1 精度和 mAP 的性能指标。其中：

- `num_query` 表示查询集的大小。
- `max_rank` 表示在计算精度和 mAP 时，考虑的最大排名数。
- `feat_norm` 表示特征归一化的方式，`cfg.TEST.FEAT_NORM` 是一个配置参数，用于指定特征归一化的方式，例如 L2 归一化等。

该评估器适用于基于图像检索任务，常用于评估图像检索模型的性能。在使用该评估器时，需要将查询集和数据集的特征向量输入到评估器中进行计算，最终得到基于 R1 精度和 mAP 的性能评估结果。

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def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练模型的函数，其参数包括一个配置文件和一些参数。在该函数中，首先清除了之前运行留下的缓存，然后设置了随机种子以保证可重复性，接着获取了训练、验证和测试数据集的加载器，构建了模型，设置了评估器和训练器，并调用了训练器的 train_classifier 方法进行训练。如果没有提供训练数据集，则输出 "No train loader presented. Exit"。最后，如果设置了总共的训练轮数为 0，则调用训练器的 eval_classifier 方法进行模型的测试评估。

logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device)

这段代码中，首先通过调用 `logging_train_setup(args, cfg)` 来设置日志记录器和模型训练所需的各种参数。然后通过调用 `get_loaders(cfg, logger)` 来获取训练集、验证集和测试集的数据加载器。接着通过调用 `build_model(cfg)` 构造模型，并将其和当前设备（如 CPU 或 GPU）的信息保存在 `model` 和 `cur_device` 中。然后通过调用 `Evaluator()` 来构造一个评估器对象。最后通过调用 `Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device)` 来构造一个训练器对象，该对象将使用上述对象和参数来进行模型训练。