if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))
时间: 2023-07-14 17:11:48 浏览: 63
这段代码的作用是加载预训练模型的权重,并将其应用于当前的模型中。如果 `args.weights` 参数不为空,则会检查指定的权重文件是否存在。接着,使用 `torch.load()` 函数加载权重文件,`map_location=device` 参数表示将模型加载到指定的设备上(例如 CPU 或 GPU)。然后,删除与分类类别相关的权重(因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同)。最后,使用 `model.load_state_dict()` 函数将加载的权重应用于当前的模型中,`strict=False` 参数表示允许加载的权重字典中存在当前模型中不存在的键。函数返回值为 `None`。
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suffix = dataset if args.method == 'adp': suffix += '_{}joint_co_nog_ch_nog_sq{}'.format(args.method, args.square) else: suffix += '{}'.format(args.method) if args.augc == 1: suffix += '_aug_G' if args.rande > 0: suffix += 'erase{}'.format(args.rande)这段代码的作用是什么?能否详细解释一下每一行的意思?
这段代码主要是为了生成一个文件名后缀,用于区分不同的模型训练方法和数据集处理方式。
具体解释如下:
```
suffix = dataset # 设置文件名后缀为数据集名称
if args.method == 'adp': # 如果训练方法为 ADP
suffix += '_{}joint_co_nog_ch_nog_sq{}'.format(args.method, args.square)
# 在文件名后缀中添加 ADP 相关信息
else: # 否则
suffix += '{}'.format(args.method)
# 在文件名后缀中添加训练方法名称
if args.augc == 1: # 如果启用了数据增强
suffix += '_aug_G' # 在文件名后缀中添加数据增强信息
if args.rande > 0: # 如果设置了随机擦除的参数
suffix += 'erase{}'.format(args.rande)
# 在文件名后缀中添加随机擦除信息
```
例如,如果使用了 ADP 训练方法,处理了数据集 `train`,启用了数据增强,设置了随机擦除参数为 0.2,那么生成的文件名后缀就是 `_train_adpjoint_co_nog_ch_nog_sq0.5_aug_Gerase0.2`。这样就可以根据文件名后缀来区分不同的模型训练方法和数据集处理方式,方便后续的模型选择和结果分析。