p = create_config(args.config_env, args.config_exp) print(colored(p, 'red')) # Model print(colored('Retrieve model', 'blue')) model = get_model(p) print('Model is {}'.format(model.__class__.__name__)) print('Model parameters: {:.2f}M'.format(sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6)) print(model) model = model.cuda()

这段代码使用了前面定义的`create_config`函数和`get_model`函数，根据命令行参数解析出的配置文件路径，获取配置参数并获取模型。

首先，调用`create_config`函数读取环境配置文件和实验配置文件，并将读取到的配置参数保存在变量`p`中。然后，使用`print(colored(p, 'red'))`语句将配置参数以红色字体输出到控制台，方便用户查看。

接着，使用`get_model`函数获取模型，传入参数`p`表示实验配置参数。然后，使用`print`语句输出模型的类名、参数数量以及模型结构信息。最后，将模型移动到GPU上，以便在GPU上进行训练。

通过这段代码，可以方便地读取和管理配置参数，并获取模型对象。这样可以大大简化代码的编写，提高代码的可读性和可维护性。同时，将模型移动到GPU上，也提高了模型训练的效率。