在 PyCharm 里怎么“点鼠标”完成指令同样的运行操作

下面先把这三句指令逐行解释清楚,再告诉你如何在 PyCharm 里"图形化"地完成同样的动作。你只要把指令里的「参数」换成 PyCharm 的「Run/Debug Configuration」即可。


一、指令逐句翻译(以深度学习专家口吻)

  1. python3 train.py config/train_reweight.yaml 用 Python3 执行项目根目录下的 train.py,并把配置文件 train_reweight.yaml 传进去。 • train_reweight.yaml 里大概率写着: -- 用少量 identity 样本(或带 identity loss 的样本)做第一轮训练; -- 只更新或初始化与「身份/ID」相关的网络权重(例如 ArcFace head、ID loss 分支、Re-ID 模块等); -- 其他层要么冻结,要么用极低学习率。 这一步的目的通常是"预热"或"校准"身份相关权重,避免后面主训练时身份分支随机初始化导致震荡。

  2. python3 extract_id_weight.py config/train_reweight.yaml 把第 1 步训练得到的 checkpoint 中,与身份相关的权重单独抠出来,保存成一个更小的权重文件(例如 id_weights.pth)。 • 这样做的好处: -- 主训练时可以只加载身份权重,而不加载整个大模型; -- 便于后续做身份蒸馏、迁移、可视化。

  3. python3 train.py config/train_main.yaml 用 Python3 执行 train.py,传入真正的主训练配置 train_main.yaml。 • 该配置会: -- 加载上一步提取的 id_weights.pth 作为身份分支的初始化; -- 打开全部网络层,使用更大 batch、更长 epoch、更复杂的 loss; -- 最终收敛出可用于推理的完整模型。


二、在 PyCharm 里怎么"点鼠标"完成同样的操作

  1. 前置条件 • PyCharm 已打开项目根目录; • Python interpreter 已选(最好是你 conda/venv 里那个 python3); • requirements.txt 已安装。

  2. 创建第 1 个运行配置(train_reweight.yaml)

    1. 菜单 Run → Edit Configurations...

    2. 左上角 "+" → Python

    3. 右侧填写: Name: train_reweight(随意起) Script path: 选 train.py(或填绝对路径:PROJECT_DIR/train.py) Parameters: config/train_reweight.yaml Python interpreter: 选你的虚拟环境 Working directory: 选项目根目录(保证相对路径一致)

    4. 点 OK 保存。

    5. 以后直接点 ▶️ 或 Shift+F10 就能跑第一句指令。

  3. 创建第 2 个运行配置(extract_id_weight) 步骤同上,只是: Script path: extract_id_weight.py Parameters: config/train_reweight.yaml Name: extract_id_weight

  4. 创建第 3 个运行配置(train_main.yaml) Script path: train.py Parameters: config/train_main.yaml Name: train_main

  5. 运行顺序 train_reweight → extract_id_weight → train_main 你可以手动依次点 ▶️,也可以用 PyCharm 的「Compound」配置或「Before Launch」链式触发,但这些属于进阶技巧,先手动跑通即可。


三、常见坑提醒

• 路径:PyCharm 里 Working directory 没设对,train.py 会找不到 config 文件夹。 • GPU:若代码用 torch.cuda,请确认 Run Configuration 的 Environment variables 里 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置正确。 • 日志:train.py 通常会把 log 写到 ./logs/xxx,PyCharm 的 Console 可能刷太快,可改用「Save console output to file」。 • 断点调试:在 train.py 或 model/*.py 里打断点后,用 Debug ▶️ 而不是 Run ▶️,可单步查看 identity 权重的更新过程。

至此,你已经把三条命令行操作完全"PyCharm 化"了。

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