解释代码logger.info(pprint.pformat(args)) logger.info(cfg)

这段代码的作用是将程序中的参数和配置信息记录到日志中。

其中，logger是Python标准库中的日志记录器，可以用来记录程序的运行状态和错误信息等。info是logger提供的一个方法，用于记录一般信息。

pprint是Python标准库中的一个模块，用于将Python数据结构以比较美观的方式打印出来。pformat是pprint提供的一个方法，用于将Python数据结构格式化为字符串。

args是程序中的参数，通过pprint.pformat(args)将其格式化为字符串，然后记录到日志中。

cfg是程序中的配置信息，直接将其记录到日志中。

因此，logger.info(pprint.pformat(args))将程序中的参数以格式化的方式记录到日志中，logger.info(cfg)将程序中的配置信息记录到日志中。

相关问题

def logging_train_setup(args, cfg) -> None: output_dir = cfg.OUTPUT_DIR if output_dir: PathManager.mkdirs(output_dir) logger = logging.setup_logging( cfg.NUM_GPUS, get_world_size(), output_dir, name="visual_prompt") # Log basic information about environment, cmdline arguments, and config rank = get_rank() logger.info( f"Rank of current process: {rank}. World size: {get_world_size()}") logger.info("Environment info:\n" + collect_env_info()) logger.info("Command line arguments: " + str(args)) if hasattr(args, "config_file") and args.config_file != "": logger.info( "Contents of args.config_file={}:\n{}".format( args.config_file, PathManager.open(args.config_file, "r").read() ) ) # Show the config logger.info("Training with config:") logger.info(pprint.pformat(cfg)) # cudnn benchmark has large overhead. # It shouldn't be used considering the small size of typical val set. if not (hasattr(args, "eval_only") and args.eval_only): torch.backends.cudnn.benchmark = cfg.CUDNN_BENCHMARK

这段代码是用来设置训练日志的。首先，它会创建一个输出目录。然后，它会使用logging模块设置日志，其中包括环境信息、命令行参数、配置信息和当前进程的排名等。如果有配置文件，它还会将配置文件的内容记录在日志中。接着，它会显示训练配置，并设置是否使用cudnn benchmark。如果args中有eval_only属性且为True，那么不会使用cudnn benchmark。

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。