【PaddleDetection】代码笔记(一)

python 复制代码
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:FLAGScfg。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:

  1. 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。
  2. 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 DenseTeacherARSLSemi_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。
  3. 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_weightspretrain_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。
  4. 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。

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。

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