2.4 导入自定义模块 Config.from函数除了有filename和use_predefined_variables参数之外,还有import_custom_modules,默认是True,也就是当cfg中存在custom_imports键的时候会对里面的内容进行自动导入,其输入格式要么是str要么是list[str], 表示待导入的模块路径,例如:假如在mmdet中新增了自定义模型MobileNet,则需要在mmdet...
import_custom_modules=True): cfg_dict, cfg_text = Config._file2dict(filename, use_predefined_variables) if import_custom_modules and cfg_dict.get('custom_imports', None): import_modules_from_strings(**cfg_dict['custom_imports']) return Config(cfg_dict, cfg_text=cfg_text, filename=file...
但是需要提到的是,MMCV 是 follow PyTorch 官方提供的Custom C++ and CUDA extension进行算子扩展的,不...
然后通过我们自己的 custom nas hook 搜搜结构. 其实大致上把 vscode 配置好, debug 起来没什么问题, ...
这个是最重要的函数,也就是从文件中读取 config,然后变成 Config 对象。由于是静态函数,所以可以不通过对象来调用,可以直接通过 Config 类调用,也就是Config.fromfile 代码语言:javascript 复制 @staticmethod deffromfile(filename,use_predefined_variables=True,import_custom_modules=True):cfg_dict,cfg_text=Config...
from .mmcv_custom import load_checkpoint File "/scratch/users/k20103423/zhiyu/CGFormer/model/mmcv_custom/init.py", line 3, in from .checkpoint import load_checkpoint File "/scratch/users/k20103423/zhiyu/CGFormer/model/mmcv_custom/checkpoint.py", line 19, in ...
.github docker docs en zh_cn _static community deployment onnx.md onnxruntime_custom_ops.md onnxruntime_op.md tensorrt_custom_ops.md tensorrt_plugin.md get_started understand_mmcv Makefile api.rst compatibility.md conf.py faq.md index.rst ...
前者表示当我们调用 Runner 的 register_training_hooks 方法时被默认注册(注意,我们同样需要提供配置),后者表示需要手动注册,这里的手动有两种方式,一种是调用 Runner 的 register_hook 注册,另一种在调用 register_training_hooks 时传入 custom_hooks_config 参数。
Converting NSArray to NSSet, custom class instances transfer inconsistently Ran into a interesting little problem. I was writing a method to filter an array to the unique objects: and wrote a unit test to check: Pretty simple. The interesting part is that about 80-90% of the ... ...
type='custom_loss', ... ) ) 通过这样的注册和调用流程,我们成功地将自定义的损失函数集成到了目标检测网络中。 2.1.4优势和应用场景 MMCV的注册机制带来了很多优势和应用场景。首先,它大大提升了代码的可读性和灵活性。通过将组件的注册和调用分离,代码结构更加清晰,并且能够方便地添加、替换或删除组件,而无需...