if not pretrained: weights_init(model) if model_path != "": if local_rank == 0: print('Load weights {}.'.format(model_path))

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。

def _vgg(arch: str, cfg: str, batch_norm: bool, pretrained: bool, progress: bool, **kwargs: Any) -> VGG: if pretrained: kwargs['init_weights'] = False model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) model.load_state_dict(state_dict) return model

这是一个用于构建VGG模型的函数。它接受一些参数，包括模型的架构（arch）、配置（cfg）、是否使用批量归一化（batch_norm）、是否使用预训练的权重（pretrained）以及其他一些参数。

如果预训练参数被设置为True，将禁用模型的初始化权重，并创建一个没有初始化权重的VGG模型。然后从指定的URL加载预训练权重，并将其加载到模型中。

最后，返回创建的VGG模型。

请注意，这里的VGG模型是由CSDN开发的，与OpenAI公司开发的ChatGPT无关。