logger.info(f'load model from: {self.pretrained}')

时间: 2023-06-19 08:06:41 浏览: 110
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自己实现的log类

这行代码是使用 Python 的 logging 模块记录程序运行信息。在这里，记录了模型加载的信息，即从哪里加载预训练模型。其中，f-string 是一种Python 3.6及以上版本中的字符串格式化方式，用于将表达式嵌入到字符串中，以方便输出变量等信息。在这里，使用了 f-string 来输出 self.pretrained 变量的值。
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if pretrained: self.pretrained = pretrained if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

然后使用torch.load函数加载预训练参数，其中map_location参数指定了将预训练参数加载到CPU上。接下来获取预训练参数中的模型参数，并将patch_embed.proj.weight参数重复扩展到与输入图像的分辨率相同，以便进行卷积...

logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}')

这段代码是使用Python logging模块中的get_root_logger函数来获取一个logger对象，然后使用该logger对象记录一条INFO级别的日志，日志内容为"load model from: {self.pretrained}"，其中self.pretrained是一个变量，...

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

具体来说，它将原始的 patch_embed 层的权重（shape 为 [num_patches, embed_dim]）重复复制了 self.patch_size[0] 次，变成了 [num_patches, embed_dim, patch_size[0], 1, 1] 的形状，并将每个元素除以了 self....

class Model(nn.Module): def init(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().init() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型，可以根据配置文件加载模型并对输入图像进行目标检测。其中，init 函数接受四个参数，分别是配置文件路径 cfg、输入图像通道数 ch、目标类别数 nc 和锚框信息 ...

class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

- model_path：预训练模型的路径。 - use_cuda：是否使用 GPU 进行计算。 在构造函数中，首先实例化一个 Net 类的对象，将参数 reid 设置为 True，表示需要进行特征提取。然后根据 use_cuda 参数决定使用 ...

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

build_model方法用于加载ImageNet预训练模型，支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签，并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。

TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1045/245448921.py in <module> 1 dataset_path = ABSADatasetList.Restaurant14 ----> 2 sent_classifier = Trainer(config=apc_config_english, 3 dataset=dataset_path, # train set and test set will be automatically detected 4 checkpoint_save_mode=1, # =None to avoid save model 5 auto_device=True # automatic choose CUDA or CPU /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in __init__(self, config, dataset, from_checkpoint, checkpoint_save_mode, auto_device) 84 config.model_path_to_save = None 85 ---> 86 self.train() 87 88 def train(self): /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in train(self) 96 config.seed = s 97 if self.checkpoint_save_mode: ---> 98 model_path.append(self.train_func(config, self.from_checkpoint, self.logger)) 99 else: 100 # always return the last trained model if dont save trained model /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in train4apc(opt, from_checkpoint_path, logger) 494 load_checkpoint(trainer, from_checkpoint_path) 495 --> 496 return trainer.run() /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in run(self) 466 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 467 self._reset_params() --> 468 return self._train(criterion) 469 470 /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train(self, criterion) 153 return self._k_fold_train_and_evaluate(criterion) 154 else: --> 155 return self._train_and_evaluate(criterion) 156 157 def _train_and_evaluate(self, criterion): /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train_and_evaluate(self, criterion) 190 191 for epoch in range(self.opt.num_epoch): --> 192 iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) 193 for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): 194 global_step += 1 TypeError: 'module' object is not callable

比如，检查是否使用了正确的导入语句，如 from module import Trainer 或 import module。确保模块名称和导入语句中的名称匹配。 2. 检查模块的安装：确保你已经正确安装了 Trainer 类所在的模块。使用命令 ...
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import sys #from config_pz import * from playsound import playsound from aip import AipSpeech APP_ID='26593538' API_KEY='wBgsY1pmUCOcRCSq9o0pIaEW' SECRET_KEY='KqC7ajhNi33Owf7aVRAsR2Ujbwruwp3G' test_img = r"E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/test.jpg" test_tensor = load_and_preprocess_image(test_img) test_tensor = tf.expand_dims(test_tensor, axis=0) pred = model.predict(test_tensor) class Logger(object): def __init__(self, file_path: str = "E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/Default.log"): self.terminal = sys.stdout self.log = open(file_path, "a") def write(self, message): self.terminal.write(message) self.log.write(message) def flush(self): pass if __name__ == '__main__': sys.stdout = Logger('E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/log.txt') print(index_to_label.get(np.argmax(pred))) client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) with open(r'E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/log.txt', 'r', encoding='gbk') as f: content_s = f.read() result = client.synthesis(content_s, 'zh', 1, { 'vol': 5, 'spd': 9, 'pit': 7, 'per': 4, }) if not isinstance(result, dict): with open('E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/auido.mp3', 'wb') as f: f.write(result) playsound("E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/auido.mp3")

这段代码看起来是使用Python来将文本转为语音并播放的程序。它使用了百度AI的语音合成接口（AipSpeech）将文本转换为语音，并使用playsound模块播放生成的音频文件。...此外，代码中还包含了一些路径和变量的设置，请...

Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

根据你提供的错误信息，看起来是在使用多进程时遇到了 CUDA 初始化错误。错误信息中指出，无法在 fork 的子进程中重新初始化 CUDA。为了在多进程中使用 CUDA，你需要使用 'spawn' 启动方法。 你可以尝试在主模块中...
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