if not pretrained: weights_init(model) if model_path != "": if local_rank == 0: print('Load weights {}.'.format(model_path))
时间: 2024-02-26 09:56:09 浏览: 36
这段代码主要用于加载模型权重。
首先,判断是否需要进行随机初始化。如果不需要加载预训练模型,则调用 weights_init 函数对模型进行随机初始化。
接下来,判断是否存在预训练权重文件的路径 model_path。如果存在,再根据是否是分布式训练来判断是否需要加载权重文件。如果是分布式训练,只有 local_rank 为 0 的进程会加载权重文件,其他进程等待加载完成后再继续执行。
最终,如果需要加载权重文件,则打印加载权重文件的信息。
相关问题
if pretrained: if distributed: if local_rank == 0: download_weights(backbone) dist.barrier() else: download_weights(backbone) class_names, num_classes = get_classes(classes_path)
这段代码主要用于加载预训练模型和获取类别信息。
首先,判断是否需要加载预训练模型,如果需要,再根据是否是分布式训练来判断是否需要下载权重文件。如果是分布式训练,只有 local_rank 为 0 的进程会下载权重文件,其他进程等待下载完成后再继续执行。
接下来,调用 get_classes 函数获取类别信息,其中 classes_path 参数指定了类别信息文件的路径。这个函数会返回类别名称列表和类别数量。
最终,返回类别名称列表和类别数量这两个值。这些信息会在训练和测试过程中被用到。
Failed to load model from .\models: __init__() got an unexpected keyword argument 'weights'
这个错误通常是由于模型加载时的参数不匹配导致的。根据错误提示,看起来是在加载模型时传入了一个不被支持的参数"weights"。
首先,你需要确认你正在使用的模型加载函数是否支持"weights"参数。如果不支持,那么你需要检查你的代码,确保没有错误地传入了该参数。
如果模型加载函数确实支持"weights"参数,那么可能是你使用的模型文件与加载函数的版本不兼容。你可以尝试更新模型加载函数的版本,或者使用与模型文件兼容的加载函数。
另外,还有一种可能是你的模型文件本身存在问题,可能是由于保存模型时出现了错误或者模型文件损坏。你可以尝试重新保存模型,或者使用其他可用的模型文件进行加载。
总结一下可能的解决方法:
1. 检查模型加载函数是否支持"weights"参数,并确保正确传入。
2. 更新模型加载函数的版本,或者使用与模型文件兼容的加载函数。
3. 检查模型文件是否存在问题,尝试重新保存模型或使用其他可用的模型文件。