python
def run(FLAGS, cfg):
# init fleet environment
if cfg.fleet:
init_fleet_env(cfg.get('find_unused_parameters', False))
else:
# init parallel environment if nranks > 1
init_parallel_env()
if FLAGS.enable_ce:
set_random_seed(0)
# build trainer
ssod_method = cfg.get('ssod_method', None)
if ssod_method is not None:
if ssod_method == 'DenseTeacher':
trainer = Trainer_DenseTeacher(cfg, mode='train')
elif ssod_method == 'ARSL':
trainer = Trainer_ARSL(cfg, mode='train')
elif ssod_method == 'Semi_RTDETR':
trainer = Trainer_Semi_RTDETR(cfg, mode='train')
else:
raise ValueError(
"Semi-Supervised Object Detection only no support this method.")
elif cfg.get('use_cot', False):
trainer = TrainerCot(cfg, mode='train')
else:
trainer = Trainer(cfg, mode='train')
# load weights
if FLAGS.resume is not None:
trainer.resume_weights(FLAGS.resume)
elif 'pretrain_student_weights' in cfg and 'pretrain_teacher_weights' in cfg \
and cfg.pretrain_teacher_weights and cfg.pretrain_student_weights:
trainer.load_semi_weights(cfg.pretrain_teacher_weights,
cfg.pretrain_student_weights)
elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights:
trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights)
# training
trainer.train(FLAGS.eval)
这段代码定义了一个名为 run
的函数,它接受两个参数:FLAGS
和 cfg
。这个函数主要用于初始化环境、构建训练器(Trainer),加载模型权重,并执行训练过程。下面是对代码各部分的详细解释:
-
初始化环境:
- 首先,根据
cfg.fleet
的值决定是否初始化分布式训练环境(init_fleet_env
)或者并行训练环境(init_parallel_env
)。这通常涉及到设置分布式训练所需的通信后端、端口等,或者在多GPU环境下初始化并行计算。 - 如果
FLAGS.enable_ce
(可能代表"continuous evaluation"或"custom environment"等,具体含义取决于上下文)为真,则调用set_random_seed(0)
来设置随机种子,这有助于实验的可重复性。
- 首先,根据
-
构建训练器(Trainer):
- 根据
cfg
中的ssod_method
(可能代表半监督对象检测的方法)来选择合适的训练器类进行实例化。这里支持DenseTeacher
、ARSL
、Semi_RTDETR
三种半监督学习的方法,以及一个普通的训练器(Trainer
)和一个特定于上下文(Context of Text,简称COT)的训练器(TrainerCot
)。 - 如果
ssod_method
不为None
,则根据ssod_method
的值选择合适的训练器类进行实例化,并设置模式为'train'
。 - 如果
cfg
中指定了使用COT(cfg.get('use_cot', False)
),则实例化TrainerCot
训练器。 - 如果以上条件都不满足,则实例化一个普通的
Trainer
训练器。
- 根据
-
加载模型权重:
- 如果
FLAGS.resume
不为None
,则调用trainer.resume_weights(FLAGS.resume)
来从指定路径恢复训练。 - 如果
cfg
中同时指定了教师模型和学生模型的预训练权重(pretrain_teacher_weights
和pretrain_student_weights
),则调用trainer.load_semi_weights(...)
来加载这些权重,这通常用于半监督学习的初始化。 - 如果只指定了普通的预训练权重(
pretrain_weights
),则调用trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights)
来加载这些权重。
- 如果
-
执行训练:
- 最后,调用
trainer.train(FLAGS.eval)
来开始训练过程。FLAGS.eval
的值可能用于控制是否在执行训练的同时进行模型评估。然而,这里的eval
参数的具体作用取决于Trainer
类的实现细节,它可能仅仅是一个标志位,用于在训练过程中决定是否执行评估操作,或者它可能控制训练结束后是否自动执行评估。
- 最后,调用
总的来说,这段代码是一个典型的训练流程框架,它展示了如何根据配置和命令行参数来初始化环境、构建训练器、加载权重,并执行训练过程。