解释代码： if args.model == 'dncnn': net = DnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'udncnn': net = UDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) elif args.model == 'dudncnn': net = DUDnCNN(args.D, C=args.C).to(device) else: raise NameError('Please enter: dncnn, udncnn, or dudncnn')

时间: 2023-06-03 09:02:40 浏览: 178
PY

DNN模型实现代码（带注释）

这段代码是一个用于选择模型的条件语句。如果 args.model 等于 'dncnn'，则创建一个 DnCNN 模型并将其移动到指定设备上；如果 args.model 等于 'udncnn'，则创建一个 UDnCNN 模型，并将其移动到指定设备上；如果 args.model 等于 'dudncnn'，则创建一个 DUDnCNN 模型，并将其移动到指定设备上。如果 args.model 不等于这三种情况，则会输出一个 NameError 错误信息，提示用户输入正确的模型参数。
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if args.data in data_parser.keys(): data_info = data_parser[args.data] args.data_path = data_info['data'] args.target = data_info['T'] args.enc_in, args.dec_in, args.c_out = data_info[args.features] args.detail_freq = args.freq args.freq = args.freq[-1:] print('Args in experiment:') print(args)

如果是，就将data_parser[args.data]的值赋给data_info，并将data_info中的'data'值赋给args.data_path，将'T'值赋给args.target，将[args.features]对应的值赋给args.enc_in、args.dec_in和args.c_out。然后将args....

for (img1_file, img2_file) in tqdm(img_pairs): img1 = np.array(imread(img1_file)) img2 = np.array(imread(img2_file)) if args.arch == 'StrainNet_l' and img1.ndim == 3: img1 = img1[:,:,1] img2 = img2[:,:,1] img1 = img1/255 img2 = img2/255 if img1.ndim == 2: img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_f': img1 = torch.cat([img1,img1,img1],1) img2 = torch.cat([img2,img2,img2],1) input_var = torch.cat([img1,img2],1) elif img1.ndim == 3: img1 = np.transpose(img1, (2, 0, 1)) img2 = np.transpose(img2, (2, 0, 1)) img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() input_var = torch.cat([img1, img2]).unsqueeze(0) # compute output input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

这代码是一个图像处理的代码片段，它的作用是对一对图像进行处理并输出结果。 首先，代码使用imread函数读取两个图像文件(img1_file和img2_file)，然后将其转换为numpy数组(img1和img2)。 接下来，根据参数args....

解释这段代码：def test(args): if args.arcface: arcface = ArcMarginProduct(128, args.num_class, m=args.m, s=args.s) else: arcface = None clf_dataset = WavSTFTClassifierDataset(args.data_dir, args.sr, param['ID_factor']) test_clf_dataset = clf_dataset.get_dataset(n_mels=args.n_mels, n_fft=args.n_fft, hop_length=args.hop_length, win_length=args.win_length, power=args.power, dataset_type='test')

这段代码定义了一个名为test的函数，它接受一个参数args。如果args中包含一个名为arcface的属性，那么它会创建一个ArcMarginProduct对象并将其赋值给arcface变量，否则arcface变量将为None。接下来，它创建一个...

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert .pt file to .wts') parser.add_argument('-w', '--weights', required=True, help='Input weights (.pt) file path (required)') parser.add_argument('-o', '--output', help='Output (.wts) file path (optional)') args = parser.parse_args() if not os.path.isfile(args.weights): raise SystemExit('Invalid input file') if not args.output: args.output = os.path.splitext(args.weights)[0] + '.wts' elif os.path.isdir(args.output): args.output = os.path.join( args.output, os.path.splitext(os.path.basename(args.weights))[0] + '.wts') return args.weights, args.output

这段代码是一个命令行参数解析函数 parse_args()，它使用 argparse 库来解析命令行参数。它接受两个参数：weights 和 output，其中 weights 是必需的，output 是可选的。 - -w 或 --weights 参数...

def load_data(args): if args.dataset == "cora": return citegrh.load_cora() elif args.dataset == "citeseer": return citegrh.load_citeseer() elif args.dataset == "pubmed": return citegrh.load_pubmed() elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"): return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset)) else: raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))

- if args.dataset == "cora":：如果args.dataset等于"cora"，则执行下面的代码块。 - return citegrh.load_cora()：调用citegrh模块中的load_cora函数，加载Cora数据集，并将加载的数据返回。 - elif ...

if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp)

如果变量 args 中的 model 属性等于字符串 'stackhourglass'，则会调用名为 stackhourglass 的函数，并将 args.maxdisp 作为参数传递给该函数。这里无法确定 stackhourglass 函数的具体实现，因为该代码片段提供的...

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 args.optim 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、...

静宝 2023/5/11 21:41:33 if args.version is None and (v := args.conf.find("version_")) != -1: args.version = int(args.conf[v + 8:args.conf.find("/config")]) print(f"[INFO] Loaded version {args.version} from config file") if args.version is not None: logger = loggers.TensorBoardLogger(save_dir=args.exps_folder, name=expname, version=args.version) else: logger = loggers.TensorBoardLogger(save_dir=args.exps_folder, name=expname) 静宝 2023/5/11 21:41:49 if args.device_ids is None: args.device_ids = GPUtil.getAvailable(order='memory', limit=1, maxLoad=0.5, maxMemory=0.5, includeNan=False, excludeID=[], excludeUUID=[]) print("Selected GPU {} automatically".format(args.device_ids[0]))

这段代码看起来像是一个 Python 脚本中的一部分，其作用是根据命令行参数和配置文件来确定 tensorboard 日志的保存路径和版本号，并选择一个可用的 GPU 设备。其中，如果配置文件中存在 version_ 字段，则会从中解析...

详细解释这段代码 def init(self, args, model, env, logger): self.args = args self.device = th.device( "cuda" if th.cuda.is_available() and self.args.cuda else "cpu" ) self.logger = logger self.episodic = self.args.episodic if self.args.target: target_net = model(self.args).to(self.device) self.behaviour_net = model(self.args, target_net).to(self.device) else: self.behaviour_net = model(self.args).to(self.device) if self.args.replay: if not self.episodic: self.replay_buffer = TransReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) else: self.replay_buffer = EpisodeReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) self.env = env self.policy_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.policy_dicts.parameters(), lr=args.policy_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.value_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.value_dicts.parameters(), lr=args.value_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) if self.args.mixer: self.mixer_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.mixer.parameters(), lr=args.mixer_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.init_action = th.zeros(1, self.args.agent_num, self.args.action_dim).to(self.device) self.steps = 0 self.episodes = 0 self.entr = self.args.entr

这段代码是一个类的初始化方法，接收四个参数args、model、env和logger。首先，将args、logger存储在类的属性中；然后，根据是否使用cuda，设置device属性为"cuda"或"cpu"；若args中有target，则创建一个target_net...

assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

代码块中的if-elif条件语句用于根据solver的值来选择优化器，分别是Adam和SGD。 然后，根据模型的参数进行分组，并为每个参数组设置权重衰减（weight_decay）。这里使用了model.module.bias_parameters()和...

if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp) elif args.model == 'basic': model = basic(args.maxdisp) else: print('no model') if args.cuda: model = nn.DataParallel(model) model.cuda() if args.loadmodel is not None: print('Load pretrained model') pretrain_dict = torch.load(args.loadmodel) model.load_state_dict(pretrain_dict['state_dict']) print('Number of model parameters: {}'.format(sum([p.data.nelement() for p in model.parameters()])))什么意思

这段代码主要是为了根据命令行参数 args.model 创建模型，并进行模型加载和 CUDA 设置。 首先，根据 args.model 的取值，创建不同的深度学习模型。如果 args.model 的取值为 'stackhourglass'，则创建 ...

if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)这两个优化器是什么含义？怎么起作用？

这段代码是根据输入参数来选择使用Adam优化器还是SGD优化器。...在这段代码中，根据args.solver的取值，选择相应的优化器来进行模型参数的优化。选择合适的优化器可以提高模型的训练效果和收敛速度。

suffix = dataset if args.method == 'adp': suffix += '_{}joint_co_nog_ch_nog_sq{}'.format(args.method, args.square) else: suffix += '{}'.format(args.method) if args.augc == 1: suffix += '_aug_G' if args.rande > 0: suffix += 'erase{}'.format(args.rande)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

这段代码主要是为了生成一个文件名后缀，用于区分不同的模型训练方法和数据集处理方式。 具体解释如下： suffix = dataset # 设置文件名后缀为数据集名称 if args.method == 'adp': # 如果训练方法为 ADP ...

amp_autocast = suppress # do nothing loss_scaler = None if use_amp == 'apex': model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level='O1') loss_scaler = ApexScaler() if args.local_rank == 0: _logger.info('Using NVIDIA APEX AMP. Training in mixed precision.') elif use_amp == 'native': amp_autocast = torch.cuda.amp.autocast loss_scaler = NativeScaler() if args.local_rank == 0: _logger.info('Using native Torch AMP. Training in mixed precision.') else: if args.local_rank == 0: _logger.info('AMP not enabled. Training in float32.')

这段代码是用于在训练过程中启用混合精度训练（Mixed Precision Training），以提高模型训练的速度和效率。 首先，代码定义了一个变量amp_autocast并将其初始化为suppress，表示不进行任何操作。 接下来，代码根据...

解释pythton代码：args.fp16 = False

这行代码的意思是将参数 args.fp16 设置为 False。在 Python 中，args 是一个命名空间，可以用来存储和传递参数。fp16 是一个参数名，它可能代表一个布尔值，表示是否启用半精度浮点数计算。将其设置为 False 表示不...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'：根据命令行参数的值，构建一个路径字符串，并将其赋值给args.root_model。 - os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)：创建一个...

switch (args.id) { case args.id === 2: BrowserWindow.fromId(args.id).close() return 123 case args.id: console.log(1) return 1; default: break } 当args.id=2时，会输出什么

这段代码有一些语法错误，应该改为： switch (args.id) { case 2: BrowserWindow.fromId(args.id).close(); return 123; case args.id: console.log(1); return 1; default: break; } 当 args.id...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩