if train_cfg.flownet == '2sd': flow_net = FlowNet2SD(batchNorm=False, div_flow=20, channel_n=channel_n) flow_net.load_state_dict(torch.load('models/flownet2/FlowNet2-SD.pth')['state_dict']) else: flow_net = lite_flow.Network() flow_net.load_state_dict(torch.load('models/liteFlownet/network-default.pytorch')) flow_net.cuda().eval() # U

这段代码是用来加载光流模型的。首先判断使用的光流模型类型，如果是'2sd'，则加载FlowNet2SD模型；否则，加载liteFlowNet模型。

在加载模型之后，将其移动到GPU上，并设置为评估模式（eval）。这样，在进行光流计算时，就可以直接使用该模型进行计算。

值得注意的是，这段代码中使用了torch.load()函数来加载模型参数，该函数默认加载CPU上的模型参数。因此，在加载模型之后，还需要调用.cuda()函数将其移动到GPU上。

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if step % train_cfg.val_interval == 0: model_dict = {'net_g': generator.state_dict(), 'optimizer_g': optimizer_G.state_dict(), 'net_d': discriminator.state_dict(), 'optimizer_d': optimizer_D.state_dict()} # auc,best_auc = val(train_cfg, gnd_path=train_cfg.gnd_path, frame_dir=train_cfg.test_data, # model=(generator, discriminator)) auc,auc_gau,sigma = val(train_cfg, frame_dir=train_cfg.test_data, model=(generator, discriminator)) if auc_gau > max_auc: torch.save(model_dict, f'weights/{train_cfg.dataset}_{step}_{auc_gau:.3f}.pth') max_step=step max_auc=auc_gau max_sigma=sigma print("best_auc=",max_auc) print(" when step=",max_step) print(" when sigma=",max_sigma) # writer.add_scalar('results/auc', best_auc, global_step=step) generator.train() discriminator.train() step += 1 if step == train_cfg.iters: training = False # print('Training Completed! System will automatically shutdown in 60s..') # os.system('shutdown /s /t 60') break

这段代码是一个训练过程中的监控和保存模型的部分。其中，`train_cfg.val_interval`表示多少个训练步骤后进行一次模型验证，`val()`函数是对模型进行验证的函数，返回三个值：`auc`表示验证集上的AUC值，`auc_gau`表示在验证集上使用高斯噪声后的AUC值，`sigma`表示使用的高斯噪声的标准差。如果`auc_gau`大于之前的最大值`max_auc`，则保存该模型，同时更新`max_auc`、`max_step`和`max_sigma`的值。最后，`step`加1，如果`step`等于`train_cfg.iters`，则终止训练。

if summary_writer and step % cfg.log_interval == 0: summary_writer.add_scalar('loss_train', train_loss, step)

这段代码用于将训练损失 `train_loss` 定期写入摘要（summary）文件中，以便进行可视化和记录训练过程。

首先，条件 `summary_writer and step % cfg.log_interval == 0` 用于判断是否满足写入摘要的条件。`summary_writer` 是一个摘要写入器对象，用于将摘要数据写入文件。`step % cfg.log_interval == 0` 表示当前步数 `step` 是否是日志间隔 `cfg.log_interval` 的倍数。

如果满足条件，则调用 `summary_writer.add_scalar()` 方法将训练损失写入摘要文件。这个方法用于向摘要文件添加一个标量（scalar）值，其中 `'loss_train'` 是标量的名称，`train_loss` 是要写入的具体数值，`step` 是当前的步数。

通过定期写入训练损失到摘要文件中，可以在训练过程中实时监测和记录损失值的变化，以便后续分析和优化模型。