from Src.backbone.ResNet import ResNet_2Branch

时间: 2025-02-22 18:27:05 浏览: 30
### 导入和使用 ResNet_2Branch 模型 为了在项目中正确导入并使用 `Src.backbone.ResNet` 中的 `ResNet_2Branch` 模型,需遵循特定的方法来确保模型能够被成功加载和初始化。 #### 1. 安装依赖库 首先确认已安装必要的 Python 库,特别是 PyTorch 和 torchvision。这些工具提供了构建神经网络所需的基础组件和支持函数: ```bash pip install torch torchvision ``` #### 2. 修改路径配置 如果 `Src.backbone.ResNet` 文件不在项目的根目录下,则需要调整系统的模块搜索路径以便顺利导入该模块。可以在脚本开头加入如下代码片段以临时扩展PYTHONPATH环境变量: ```python import sys sys.path.append('/path/to/project/Src/backbone') ``` 这里 `/path/to/project/Src/backbone` 是实际存放 `ResNet.py` 的绝对路径。 #### 3. 导入 ResNet_2Branch 类 接着,在Python脚本里通过 import 语句引入所需的类定义: ```python from ResNet import ResNet_2Branch ``` 此操作假设 `ResNet.py` 文件内确实存在名为 `ResNet_2Branch` 的类定义[^3]。 #### 4. 初始化实例对象 创建具体的 `ResNet_2Branch` 实例时,通常会指定一些超参数作为构造器输入,比如层数、预训练权重等选项。下面是一个简单的例子展示如何完成这一步骤: ```python model = ResNet_2Branch(pretrained=True) ``` 此处设置 pretrained 参数为 True 可让框架自动下载官方提供的 ImageNet 预训练权重,从而加速收敛过程并提高泛化能力。 #### 5. 调整分支逻辑 (可选) 对于某些特殊应用场景而言,可能还需要进一步定制两个分支的具体行为模式。此时可以根据需求修改前向传播方法 forward() 或者重写其他成员函数来满足业务要求。 ```python def custom_forward(self, x): # 自定义处理流程... pass setattr(model, 'forward', custom_forward.__get__(model)) ``` 以上步骤完成后即可正常使用 `ResNet_2Branch` 进行图像分类或其他视觉任务了。
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root@autodl-container-a53a4d9718-aacfe17b:~/autodl-tmp/detr# python main.py Not using distributed mode fatal: not a git repository (or any parent up to mount point /root) Stopping at filesystem boundary (GIT_DISCOVERY_ACROSS_FILESYSTEM not set). git: sha: N/A, status: clean, branch: N/A Namespace(lr=0.0001, lr_backbone=1e-05, batch_size=1, weight_decay=0.0001, epochs=50, lr_drop=200, clip_max_norm=0.1, frozen_weights=None, backbone='resnet50', dilation=False, position_embedding='sine', enc_layers=6, dec_layers=6, dim_feedforward=2048, hidden_dim=256, dropout=0.1, nheads=8, num_queries=100, pre_norm=False, masks=False, aux_loss=True, set_cost_class=1, set_cost_bbox=5, set_cost_giou=2, mask_loss_coef=1, dice_loss_coef=1, bbox_loss_coef=5, giou_loss_coef=2, eos_coef=0.1, dataset_file='coco', coco_path=None, coco_panoptic_path=None, remove_difficult=False, output_dir='', device='cuda', seed=42, resume='', start_epoch=0, eval=False, num_workers=2, world_size=1, dist_url='env://', distributed=False) /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torchvision/models/_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torchvision/models/_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet50_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) number of params: 41302368 Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/detr/main.py", line 248, in <module> main(args) File "/root/autodl-tmp/detr/main.py", line 142, in main dataset_train = build_dataset(image_set='train', args=args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/detr/datasets/__init__.py", line 20, in build_dataset return build_coco(image_set, args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/detr/datasets/coco.py", line 148, in build root = Path(args.coco_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/pathlib.py", line 1162, in __init__ super().__init__(*args) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/pathlib.py", line 373, in __init__ raise TypeError( TypeError: argument should be a str or an os.PathLike object where __fspath__ returns a str, not 'NoneType' root@autodl-container-a53a4d9718-aacfe17b:~/autodl-tmp/detr#

E:\anaconda3\envs\Mob\python.exe C:\Users\23688\PycharmProjects\PythonProject4\3.py E:\anaconda3\envs\Mob\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( E:\anaconda3\envs\Mob\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=MobileNet_V2_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=MobileNet_V2_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Downloading: "https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth" to C:\Users\23688/.cache\torch\hub\checkpoints\mobilenet_v2-b0353104.pth 100%|██████████| 13.6M/13.6M [00:02<00:00, 4.97MB/s] GPU available: True (cuda), used: True TPU available: False, using: 0 TPU cores HPU available: False, using: 0 HPUs LOCAL_RANK: 0 - CUDA_VISIBLE_DEVICES: [0] | Name | Type | Params | Mode ----------------------------------------------------------- 0 | backbone | Sequential | 2.2 M | train 1 | texture_branch | Sequential | 20.9 K | train 2 | fusion | Sequential | 6.1 M | train 3 | descriptor | Sequential | 1.2 M | train 4 | criterion | DomainAwareLoss | 0 | train ----------------------------------------------------------- 9.6 M Trainable params 0 Non-trainable params 9.6 M Total params 38.216 Total estimated model params size (MB) 224 Modules in train mode 0 Modules in eval mode Sanity Checking: | | 0/? [00:00<?, ?it/s]E:\anaconda3\envs\Mob\lib\site-packages\pytorch_lightning\trainer\connectors\data_connector.py:419: Consider setting persistent_workers=True in 'val_dataloader' to speed up the dataloader worker initialization. [ WARN:[email protected]] globa

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