if pretrained: if distributed: if local_rank == 0: download_weights(backbone) dist.barrier() else: download_weights(backbone) class_names, num_classes = get_classes(classes_path)

这段代码主要用于加载预训练模型和获取类别信息。

首先，判断是否需要加载预训练模型，如果需要，再根据是否是分布式训练来判断是否需要下载权重文件。如果是分布式训练，只有 local_rank 为 0 的进程会下载权重文件，其他进程等待下载完成后再继续执行。

接下来，调用 get_classes 函数获取类别信息，其中 classes_path 参数指定了类别信息文件的路径。这个函数会返回类别名称列表和类别数量。

最终，返回类别名称列表和类别数量这两个值。这些信息会在训练和测试过程中被用到。

相关问题

ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0

这段代码主要是用于分布式训练的，首先会获取当前设备中 CUDA 设备的数量，然后如果需要进行分布式训练，就会使用 `dist.init_process_group` 函数初始化分布式训练环境，使用 `os.environ` 获取当前进程的 `LOCAL_RANK` 和 `RANK`，并将设备设置为当前进程的 CUDA 设备。如果不需要进行分布式训练，则将设备设置为 CUDA 设备（如果可用），否则设置为 CPU 设备，并将 `local_rank` 和 `rank` 设置为 0。最后，如果当前进程是主进程（即 `local_rank` 为 0），则输出当前进程的信息和 CUDA 设备的数量。

if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0

这段代码是用于分布式训练的。首先通过判断`distributed`变量是否为True，来确定是否启动分布式训练。如果是分布式训练，则调用`dist.init_process_group`函数初始化进程组，指定使用NCCL作为后端通信库，用于多GPU之间的通信。然后获取本地进程的rank和local_rank，在分布式训练中rank代表全局进程的编号，local_rank代表本地进程的编号。接下来根据`local_rank`获取当前进程使用的GPU设备，并打印相关信息。如果不是分布式训练，则默认使用cpu设备。