parser.add_argument('--resume',没有这一句怎么

时间: 2024-02-05 13:01:30 浏览: 140
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parser.add_argument中的action使用

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如果在代码中没有 `parser.add_argument('--resume')` 这句话，那么就意味着该代码没有提供恢复训练的功能。因此，你将无法从之前的模型参数继续训练模型。如果你想要实现恢复训练的功能，你需要添加 `parser.add_argument('--resume')` 这句话，并在代码中实现相应的恢复训练逻辑。通常，恢复训练的逻辑包括从保存的模型参数中加载模型参数，设置优化器的状态（如动量），设置当前训练的起始 epoch 等。
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parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200) parser.add_argument("--resume_from_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--lora_remote_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--ignore_data_skip", type=str, default="False") 里面的ignore_data_skip resume_from_checkpoint eval_steps test_size 这些参数的作用是什么

- resume_from_checkpoint: 指定要从哪个检查点文件恢复训练。默认为None，表示不使用检查点文件而是从头开始训练。 - eval_steps: 指定在训练过程中每经过多少步骤后进行一次评估。默认为200，表示每200个步骤...

### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

这是一段训练设置的代码，可以用于训练一个名为LightTS的模型。它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。另外，还有一些参数...

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a segmentor') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--load-from', help='the checkpoint file to load weights from') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='custom options') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) return args 解释一下这段代码

这段代码是一个参数解析函数，使用argparse库来解析命令行参数。它定义了一些命令行参数，用于配置训练过程的相关设置。 以下是每个参数的解释： - config：必需参数，指定训练配置文件的路径。 - --work-dir...

请解释下面的代码的每一行意思：parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/unit_summer2winter_yosemite256_folder.yaml', help='Path to the config file.') parser.add_argument('--output_path', type=str, default='./out_prior', help="outputs path") parser.add_argument("--resume", action="store_true") parser.add_argument('--trainer', type=str, default='MUNIT', help="MUNIT|UNIT") parser.add_argument('--path1', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/old_LI/', help='train LI image') parser.add_argument('--path2', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/old_prior/', help='train prior image') parser.add_argument('--path3', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/old_ma/', help='train ma image') # parser.add_argument('--patha1', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/ma_2/') # parser.add_argument('--patha2', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/prior2/') parser.add_argument('--patha1', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/new_LI/') parser.add_argument('--patha2', type=str, default='/mnt/kunlun/users/my/adn_data/train/new_prior/') # parser.add_argument('--path3', type=str, default='/home/my/YJH/unet_wjt/data_cat/gt/', help='train ground truth')

- 第四行为 parser 对象添加了一个参数，名为 resume，表示是否恢复之前的训练。 - 第五行为 parser 对象添加了一个参数，名为 trainer，类型为字符串，缺省值为 'MUNIT'，可以选择使用 MUNIT 或 UNIT 模型。 - 第六...

parser.add_argument('--loadckpt', default=None, help='load a specific checkpoint') parser.add_argument('--logdir', default='./checkpoints/debug', help='the directory to save checkpoints/logs') parser.add_argument('--resume', action='store_true', help='continue to train the model')

这是一段 argparse 模块相关的代码，用于解析命令行参数。其中包含了三个参数： 1. loadckpt：用于指定加载的特定模型检查点的路径，默认为 None。 2. logdir：用于指定保存检查点和日志的目录，默认为 ./...

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。 parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，...

parser.add_argument('--resume', default='False', type=str, help='if resume')这串代码什么意思

它创建了一个名为“resume”的命令行参数，类型为字符串，缺省值为“False”，并提供了一个帮助字符串“if resume”，用来描述该参数的作用和用法。主要用于控制程序是否从先前的状态中恢复。例如，如果用户将该参数...

yolov7train.py详解

parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='yolov7.pt', default=False, help='resume most recent training') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')...
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