self.augment = torch.nn.Sequential(*augments)
时间: 2024-06-07 07:10:44 浏览: 11
上述代码是在PyTorch中创建一个数据增强的模块,其中`augments`是包含多个数据增强操作的列表。使用`torch.nn.Sequential`可以将这些操作按照顺序组合起来,形成数据增强的pipeline。这样,在训练的过程中,每次读入一条数据时,都会将其通过`self.augment`进行多次数据增强操作,以增加训练数据的多样性和数量,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。常见的数据增强操作包括随机裁剪、旋转、缩放、水平/垂直翻转、随机色彩变换等。
相关问题
self.mosaic = self.augment and not self.rect这段代码的含义
这段代码的含义是将变量`self.mosaic`设置为布尔值`True`或`False`,具体取决于`self.augment`和`self.rect`的值。如果`self.augment`为`True`且`self.rect`为`False`,则`self.mosaic`的值为`True`,否则为`False`。
通常,这段代码用于设置图像增强的参数。如果`self.augment`为`True`,则表示需要对图像进行增强处理;如果`self.rect`为`True`,则表示增强处理的方式为裁剪,否则为拼接。如果`self.mosaic`为`True`,则表示增强处理的方式为拼接多张图像。
class TracedModel(nn.Module): def __init__(self, model=None, device=None, img_size=(640,640)): super(TracedModel, self).__init__() print(" Convert model to Traced-model... ") self.stride = model.stride self.names = model.names self.model = model self.model = revert_sync_batchnorm(self.model) self.model.to('cpu') self.model.eval() self.detect_layer = self.model.model[-1] self.model.traced = True rand_example = torch.rand(1, 3, img_size, img_size) traced_script_module = torch.jit.trace(self.model, rand_example, strict=False) #traced_script_module = torch.jit.script(self.model) traced_script_module.save("traced_model.pt") print(" traced_script_module saved! ") self.model = traced_script_module self.model.to(device) self.detect_layer.to(device) print(" model is traced! \n") def forward(self, x, augment=False, profile=False): out = self.model(x) out = self.detect_layer(out) return out是什么意思
这是一个 PyTorch 模型类,名为 TracedModel。它的构造函数中接受一个模型对象和一些参数,将该模型转换为 TorchScript 格式的模型,并保存为文件 "traced_model.pt"。该模型类还定义了一个前向传播函数 forward(),接受输入数据 x,通过模型和检测层进行预测,最终输出预测结果 out。如果参数 augment 为 True,则会进行数据增强;如果参数 profile 为 True,则会记录函数的计算时间和内存使用情况。
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