train_tsfm, valid_tsfm = get_transform(cfg) if args.local_rank == 0: print(train_tsfm)什么意思
时间: 2024-06-07 08:11:42 浏览: 21
这段代码的作用是获取数据增强(data augmentation)的变换函数,并且将其分别赋值给`train_tsfm`和`valid_tsfm`。其中`cfg`是一个配置文件,用于指定数据增强的方式和参数。`args.local_rank == 0`表示只在主进程打印输出,避免多个进程同时输出造成混乱。`print(train_tsfm)`的作用是将`train_tsfm`的内容打印出来,以便检查数据增强的效果和结果是否符合预期。
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with torch.no_grad(): for name in os.listdir(args.test_img): print(name) img = Image.open(os.path.join(args.test_img,name)) img = valid_tsfm(img).cuda() img = img.view(1, *img.size()) valid_logits, attns = model(img)什么意思
这段代码是使用PyTorch进行推理的代码。整个代码块的作用是从指定的文件夹中读取测试图像,将其进行预处理后输入到模型中进行推理,最终输出预测结果和注意力矩阵。
具体来说,这段代码的含义是:
- `with torch.no_grad():`:在这个上下文环境中,PyTorch会禁用梯度计算,以减少内存占用和提高推理速度。
- `for name in os.listdir(args.test_img):`:遍历指定文件夹中的所有文件名。
- `img = Image.open(os.path.join(args.test_img,name))`:打开当前文件名对应的图像文件。
- `img = valid_tsfm(img).cuda()`:将图像进行预处理,并将其转移到GPU上进行计算。
- `img = img.view(1, *img.size())`:将图像转换为模型所需的输入形状。
- `valid_logits, attns = model(img)`:将输入图像输入到训练好的模型中进行推理,得到预测结果和注意力矩阵。其中,`valid_logits`是模型对图像进行分类的结果,`attns`是模型在推理过程中所产生的注意力矩阵。
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