if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)
时间: 2024-01-26 19:02:49 浏览: 47
这段代码主要用于根据指定的 backbone 构建模型。
首先,判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中,说明是使用的常规的 CNN 模型,直接调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入类别数量和预训练模型参数等参数。
如果指定的 backbone 在列表中,说明是使用的 Vision Transformer(ViT)或 Swin Transformer 模型,需要额外传入输入图片的形状参数 input_shape。这里通过调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入输入图片的形状、类别数量和预训练模型参数等参数。
最终,返回创建好的模型对象。
相关问题
def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()
这段代码定义了一个名为generate的方法,用于生成分类模型。具体实现过程如下:
1. `if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']:`:判断模型的主干网络是否为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,如果不是则执行下一步,否则执行else语句。
2. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
3. `else:`:如果模型的主干网络为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,则执行下面的代码。
4. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将输入图像大小和类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
5. `device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')`:判断当前设备是否支持GPU,如果支持则使用GPU进行计算,否则使用CPU进行计算。
6. `self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device))`:从模型文件中加载模型参数,并将其赋值给self.model。
7. `self.model = self.model.eval()`:将self.model设置为评估模式,即固定住模型参数,停止模型训练。
8. `print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path))`:打印模型和类别文件已经加载的信息。
9. `if self.cuda:`:如果使用GPU进行计算,则执行下面的语句。
10. `self.model = nn.DataParallel(self.model)`:将模型转换为多GPU并行计算模型。
11. `self.model = self.model.cuda()`:将模型移动到GPU上进行计算。
nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)转为伪代码
如果 optimizer_type 等于 'adam',则 lr_limit_max 等于 1e-3,否则 lr_limit_max 等于 1e-1
如果 optimizer_type 等于 'adam',则 lr_limit_min 等于 1e-4,否则 lr_limit_min 等于 5e-4
如果 backbone 在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中,则 nbs 等于 256,lr_limit_max 等于 1e-3(如果 optimizer_type 等于 'adam'),否则等于 1e-1,lr_limit_min 等于 1e-5(如果 optimizer_type 等于 'adam'),否则等于 5e-4
Init_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Init_lr 和 lr_limit_min 中的较大值,再和 lr_limit_max 取较小值
Min_lr_fit 等于 batch_size / nbs * Min_lr 和 lr_limit_min * 1e-2 中的较大值,再和 lr_limit_max * 1e-2 取较小值