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)
时间: 2024-02-14 18:06:06 浏览: 136
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。
相关问题
def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """ Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. """ if local_rank not in [-1, 0]: dist.barrier(device_ids=[local_rank]) yield if local_rank == 0: dist.barrier(device_ids=[0])
这段代码是用于在分布式训练中同步所有进程的执行,确保每个进程都完成了某个任务后再进行下一步操作。其中,`local_rank` 表示当前进程在本地机器中的排名,`dist.barrier()` 是 PyTorch 中用于同步进程的函数,它会在所有进程都调用该函数前等待,然后所有进程同时执行到该函数后才能继续往下执行。在这段代码中,如果 `local_rank` 不为 0,则该进程会等待排名为 0 的进程执行完 `yield` 语句后再继续往下执行;如果 `local_rank` 为 0,则该进程会等待其他进程都执行完 `yield` 语句后再继续往下执行。
check_suffix(weights, '.pt') # check weights pretrained = weights.endswith('.pt') if pretrained: with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): weights = attempt_download(weights) # download if not found locally ckpt = torch.load(weights, map_location=device) # load checkpoint model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32 csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect model.load_state_dict(csd, strict=False) # load LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report else: model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create
这段代码看起来是用来加载预训练模型的,它首先检查模型文件的后缀名是否为'.pt',如果是,则尝试从本地下载该文件,如果未找到,则从互联网下载。然后,它加载该预训练模型的状态字典,并将其转换为FP32格式。接下来,它将该状态字典与所创建模型的状态字典进行交集操作,并将结果加载到该模型中。最后,它打印出从预训练模型中转移的状态字典中成功加载的项数。
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