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
时间: 2024-03-04 09:51:49 浏览: 19
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。
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解释代码: if args.model == 'dncnn': net = DnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'udncnn': net = UDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'dudncnn': net = DUDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) else: raise NameError('Please enter: dncnn, udncnn, or dudncnn')
这段代码是一个用于选择模型的条件语句。如果 args.model 等于 'dncnn',则创建一个 DnCNN 模型并将其移动到指定设备上;如果 args.model 等于 'udncnn',则创建一个 UDnCNN 模型,并将其移动到指定设备上;如果 args.model 等于 'dudncnn',则创建一个 DUDnCNN 模型,并将其移动到指定设备上。如果 args.model 不等于这三种情况,则会输出一个 NameError 错误信息,提示用户输入正确的模型参数。
def load_data(args): if args.dataset == "cora": return citegrh.load_cora() elif args.dataset == "citeseer": return citegrh.load_citeseer() elif args.dataset == "pubmed": return citegrh.load_pubmed() elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"): return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset)) else: raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))
这段代码是一个数据加载函数`load_data`,根据传入的参数`args`中的`dataset`值来加载不同的数据集。
下面是对代码的解释:
- `def load_data(args):`:这是一个方法定义,接受一个参数`args`,表示加载数据需要的配置参数。
- `if args.dataset == "cora":`:如果`args.dataset`等于"cora",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_cora()`:调用`citegrh`模块中的`load_cora`函数,加载Cora数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "citeseer":`:如果`args.dataset`等于"citeseer",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_citeseer()`:调用`citegrh`模块中的`load_citeseer`函数,加载Citeseer数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "pubmed":`:如果`args.dataset`等于"pubmed",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_pubmed()`:调用`citegrh`模块中的`load_pubmed`函数,加载Pubmed数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"):`
- 如果`args.dataset`不为`None`且以"reddit"开头,则执行下面的代码块。
- `return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset))`:创建一个Reddit数据集对象,并根据参数`args.dataset`中是否包含"self-loop"来决定是否添加自环边。
- `else:`:如果以上条件都不满足,则执行下面的代码块。
- `raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))`:抛出一个值错误异常,指示未知的数据集。
通过这段代码,根据传入的参数`args.dataset`的值,选择加载对应的数据集,并将加载的数据返回。如果`args.dataset`的值不在预定义的数据集中,则会抛出一个异常。