训练文件中 model_dir = '' log_path = ''要填什么

`model_dir` 是用于指定模型保存路径的参数，您可以将其设置为一个文件夹的路径，模型将会保存在该文件夹中。例如：

model_dir = './models'

`log_path` 是用于指定日志文件保存路径的参数，您可以将其设置为一个文件路径，日志将会保存在该文件中。例如：

log_path = './logs/train.log'

请注意，这些路径需要根据您自己的实际情况进行设置，确保您有足够的权限来访问这些路径。

相关问题

class args(): # training args epochs = 4 #"number of training epochs, default is 2" batch_size = 4 #"batch size for training, default is 4" dataset = "MSCOCO 2014 path" HEIGHT = 256 WIDTH = 256 save_model_dir = "models" #"path to folder where trained model will be saved." save_loss_dir = "models/loss" # "path to folder where trained model will be saved." image_size = 256 #"size of training images, default is 256 X 256" cuda = 1 #"set it to 1 for running on GPU, 0 for CPU" seed = 42 #"random seed for training" ssim_weight = [1,10,100,1000,10000] ssim_path = ['1e0', '1e1', '1e2', '1e3', '1e4'] lr = 1e-4 #"learning rate, default is 0.001" lr_light = 1e-4 # "learning rate, default is 0.001" log_interval = 5 #"number of images after which the training loss is logged, default is 500" resume = None resume_auto_en = None resume_auto_de = None resume_auto_fn = None # for test Final_cat_epoch_9_Wed_Jan__9_04_16_28_2019_1.0_1.0.model model_path_gray = "./models/densefuse_gray.model" model_path_rgb = "./models/densefuse_rgb.model"

这段代码定义了一个名为`args`的类，其中包含了许多训练和模型参数的设置。

下面是一些重要的参数：

- `epochs`: 训练的轮数，默认为4。
- `batch_size`: 训练时的批大小，默认为4。
- `dataset`: 数据集的路径，默认为"MSCOCO 2014 path"。
- `HEIGHT`和`WIDTH`: 训练图像的高度和宽度，默认为256。
- `save_model_dir`和`save_loss_dir`: 保存训练模型和损失的文件夹路径。
- `image_size`: 训练图像的大小，默认为256。
- `cuda`: 是否使用GPU进行训练，1表示使用GPU，0表示使用CPU。
- `seed`: 随机种子，默认为42。
- `ssim_weight`和`ssim_path`: SSIM权重和路径的设置。
- `lr`和`lr_light`: 学习率的设置。
- `log_interval`: 训练损失记录间隔，默认为5。
- `resume_*`: 恢复训练时的模型路径。

最后两个参数`model_path_gray`和`model_path_rgb`是用于测试的模型路径。

请注意，这段代码只是定义了这些参数的初始值，并没有实际使用它们。在实际使用时，你可以根据需要修改这些参数的值。

stack_height = 1 if 'stack_height' not in config['model_args'] else \ config['model_args']['stack_height'] log_dir = Path('logs') / datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S') log_dir.mkdir(exist_ok=False, parents=True) shutil.copy(config_file, log_dir / 'config.yml')是什么意思

这段代码包含了几个操作：

1. 首先，通过判断配置文件中是否包含键名为 `'stack_height'` 的项来确定 `stack_height` 的值。如果配置文件中不存在 `'stack_height'`，则将 `stack_height` 的值设置为 1，否则将 `stack_height` 的值设置为配置文件中 `'stack_height'` 对应的值。

2. 接下来，创建一个日志目录 `log_dir`，使用了当前时间的格式化字符串作为目录名。这里使用了 `datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')` 来获取当前时间，并将其格式化为年-月-日_时-分-秒的字符串。

3. 使用 `log_dir.mkdir(exist_ok=False, parents=True)` 创建日志目录。`exist_ok=False` 表示如果目录已经存在，则不允许覆盖，而 `parents=True` 表示如果父目录不存在，则自动创建父目录。

4. 最后，使用 `shutil.copy(config_file, log_dir / 'config.yml')` 将配置文件 `config_file` 复制到日志目录下的 `'config.yml'` 文件中。这里使用了 `Path` 对象来表示路径，通过 `/` 运算符来拼接路径。

这段代码的作用是获取配置文件中的 `'stack_height'` 值，创建一个日志目录，并将配置文件复制到日志目录下的 `'config.yml'` 文件中。这些操作通常用于记录模型训练的参数设置和日志信息，以便后续分析和调试模型。