【CenterFusion】run_epoch()函数-训练一轮epoch-CenterFusion/src/lib/trainer.py

2024-03-18 02:12
文章标签 lib 函数 训练 py run src 一轮 epoch trainer centerfusion

本文主要是介绍【CenterFusion】run_epoch()函数-训练一轮epoch-CenterFusion/src/lib/trainer.py，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文件位置：CenterFusion/src/lib/trainer.py
run_epoch作用：CenterFusion 项目训练一轮epoch过程

  • 在 main.py 函数中，生成了训练器，然后再使用训练器训练一个 epoch
  • run_epoch()函数的定义在src\lib\trainer.py150行左右，它的主要过程如下所示：
  def run_epoch(self, phase, epoch, data_loader):model_with_loss = self.model_with_loss'''self.model_with_loss 是 ModelWithLoss 类，这个类又继承 torch.nn.Module 类'''if phase == 'train':model_with_loss.train()'''启用 Batch Normalization 和 Dropout如果模型中有 BN 层 (Batch Normalization) 和 Dropout需要在训练时添加 model.train()model.train()是保证 BN 层能够用到每一批数据的均值和方差对于 Dropout，model.train() 是随机取一部分网络连接来训练更新参数'''else:if len(self.opt.gpus) > 1:model_with_loss = self.model_with_loss.modulemodel_with_loss.eval()'''不启用 Batch Normalization 和 Dropout如果模型中有 BN 层 (Batch Normalization) 和Dropout在测试时添加 model.eval()model.eval() 是保证 BN 层能够用全部训练数据的均值和方差即测试过程中要保证 BN 层的均值和方差不变对于 Dropout，model.eval() 是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。'''torch.cuda.empty_cache()'''释放空间'''opt = self.optresults = {}data_time, batch_time = AverageMeter(), AverageMeter()'''新建两个 AverageMeter 对象'''avg_loss_stats = {l: AverageMeter() for l in self.loss_stats \if l == 'tot' or opt.weights[l] > 0}'''为 loss 列表的每个属性赋值一个 AverageMeter 对象'''num_iters = len(data_loader) if opt.num_iters < 0 else opt.num_iters'''获取数据长度'''bar = Bar('{}/{}'.format(opt.task, opt.exp_id), max=num_iters)end = time.time()'''设置进度条'''for iter_id, batch in enumerate(data_loader):if iter_id >= num_iters:break'''遍历完'''data_time.update(time.time() - end)'''更新 data_time 的值'''for k in batch:if k != 'meta':batch[k] = batch[k].to(device=opt.device, non_blocking=True)'''这里的 batch 是一个 Tensor 对象将其配置到 gpu 上'''output, loss, loss_stats = model_with_loss(batch, phase)'''运行第一阶段（模型训练）'''# backpropagate and step optimizer 反向传播和步进优化器loss = loss.mean()'''求每一层损失值的平均值'''if phase == 'train':self.optimizer.zero_grad()'''将模型的参数梯度初始化为0'''loss.backward()'''反向传播计算梯度'''self.optimizer.step()'''更新所有参数''''''根据 pytorch 中 backward() 函数的计算当网络参量进行反馈时，梯度是累积计算而不是被替换但在处理每一个 batch 时并不需要与其他 batch的梯度混合起来累积计算因此需要对每个 batch 调用一遍 zero_grad() 将参数梯度置 0.'''batch_time.update(time.time() - end)'''更新 batch_time 的值'''end = time.time()Bar.suffix = '{phase}: [{0}][{1}/{2}]|Tot: {total:} |ETA: {eta:} '.format(epoch, iter_id, num_iters, phase=phase,total=bar.elapsed_td, eta=bar.eta_td)'''bar.elapsed_td : 经过的时间增量eta=bar.eta_td : 时间间隔'''for l in avg_loss_stats:avg_loss_stats[l].update(loss_stats[l].mean().item(), batch['image'].size(0))Bar.suffix = Bar.suffix + '|{} {:.4f} '.format(l, avg_loss_stats[l].avg)'''更新平均损失'''Bar.suffix = Bar.suffix + '|Data {dt.val:.3f}s({dt.avg:.3f}s) ' \'|Net {bt.avg:.3f}s'.format(dt=data_time, bt=batch_time)if opt.print_iter > 0:if iter_id % opt.print_iter == 0:print('{}/{}| {}'.format(opt.task, opt.exp_id, Bar.suffix)) else:bar.next()'''opt.print_iter = 0 执行 else 语句，显示进度条'''if opt.debug > 0:self.debug(batch, output, iter_id, dataset=data_loader.dataset)'''debug 默认为 0，没有执行 if 语句'''if (phase == 'val' and (opt.run_dataset_eval or opt.eval)):meta = batch['meta']dets = fusion_decode(output, K=opt.K, opt=opt)'''解码器和雷达点云融合调用的这个函数位于 CenterFusion\src\lib\model\decode.py 中这个函数具体实现的功能就是将前面模型训练得到的结果，也就是一些特征图，这些特征图为多维矩阵将特征图与毫米波雷达点云进行映射，映射过程就是将特征图进行维度转换、升维等操作，然后再点乘旋转矩阵'''for k in dets:dets[k] = dets[k].detach().cpu().numpy()'''detach() 阻断反向传播，返回值仍为 tensorcpu() 将变量放在 cpu 上，仍为 tensornumpy() 将 tensor 转换为 numpy'''calib = meta['calib'].detach().numpy() if 'calib' in meta else Nonedets = generic_post_process(opt, dets, meta['c'].cpu().numpy(), meta['s'].cpu().numpy(),output['hm'].shape[2], output['hm'].shape[3], self.opt.num_classes,calib)result = []for i in range(len(dets[0])):if dets[0][i]['score'] > self.opt.out_thresh and all(dets[0][i]['dim'] > 0):result.append(dets[0][i])'''筛选结果'''img_id = batch['meta']['img_id'].numpy().astype(np.int32)[0]'''强制类型转换图片 id'''results[img_id] = resultdel output, loss, loss_statsbar.finish()ret = {k: v.avg for k, v in avg_loss_stats.items()}'''平均损失结果'''ret['time'] = bar.elapsed_td.total_seconds() / 60.return ret, results

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