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()
时间: 2024-04-28 22:26:08 浏览: 17
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。
相关问题
# Retrieve config file p = create_config(args.config_env, args.config_exp),这是什么意思啊
这段代码的作用是从命令行参数中获取配置文件路径,并使用 `create_config()` 函数创建配置对象。
`args.config_env` 和 `args.config_exp` 是命令行参数,分别表示环境变量和实验名称,用于构建配置文件的路径。具体来说,`args.config_env` 是一个字符串,表示环境变量的名称,`args.config_exp` 是一个字符串,表示实验名称。这两个参数的值在运行脚本时通过命令行参数传入。
`create_config()` 函数是一个自定义函数,它的作用是根据配置文件的路径创建配置对象。具体实现方式可能因代码库的不同而有所不同,但一般来说,它会读取配置文件中的参数,并将其存储在一个 Python 对象中,以便后续的代码使用。
总之,这段代码的作用是获取配置文件路径,创建配置对象,并将其存储在变量 `p` 中,以便后续的代码使用。
model = init_detector(args.config, args.checkpoint, device=args.device)
这段代码是使用 mmdetection 库中的函数 `init_detector` 来初始化一个检测模型。其中,`args.config` 是指定的模型配置文件路径,`args.checkpoint` 是指定的模型权重文件路径,`args.device` 是指定的运行设备(如 CPU 或 GPU)。该函数会将配置文件和权重文件加载进内存,并根据设备类型构建相应的 PyTorch 模型对象。
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