针对你提出的问题“cannot import name 'normal_init' from 'mmcv.cnn'”,我将按照提供的tips进行回答: 确认mmcv.cnn模块中是否存在normal_init函数或方法: 根据你的错误信息,mmcv.cnn模块中似乎不存在名为normal_init的函数或方法。这可能是因为normal_init函数在mmcv库的某个版本中已经被移除或重命名。 查找替...
constant_init xavier_init normal_init uniform_init kaiming_init caffe2_xavier_init bias_init_with_prob conv1 = nn.Conv2d(3, 3, 1) normal_init(conv1, std=0.01, bias=0) xavier_init(conv1, distribution='uniform') (4)除了torchvision的预训练模型,我们还提供以下CNN的预训练模型: VGG Caffe ...
AI代码解释 # https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.pyclassCheckpointHook(Hook):"""保存 checkpoint"""def__init__(self,interval=-1,by_epoch=True,save_optimizer=True,out_dir=None,max_keep_ckpts=-1,save_last=True,sync_buffer=False,file_client_args=None...
class BaseRunner(metaclass=ABCMeta): def __init__(self,batch_processor): # batch_processor: 这是一个计算loss的函数,输入已经固定(model, data, train_mode),输出的loss是固定的在optimizer.py函数中after_train_iter进行反向传播,如果有多个loss,可以修改batch_processor函数,或者修改after_train_iter中的反...
importtorchfromtorchimportnnfrommmcv.cnnimportconstant_init# hook 函数,其三个参数不能修改(参数名随意),本质上是 PyTorch 内部回调函数# module 本身对象# input 该 module forward 前输入# output 该 module forward 后输出defforward_hook_fn(module,input,output):print('weight',module.weight.data)print('...
super(NormalMLPPolicy, self).__init__( input_size=input_size, output_size=output_size) ### hidden_sizes隐藏层神经元的行列数,存进来的是只有两个元素的元组;nonlinearity非线性激活函数;min_log_std最小标准差的对数形式;num_layers相当于神经元原本层数再加一层,从后面可知加的这一层是输入层; self...
normal_init uniform_init kaiming_init caffe2_xavier_init bias_init_with_prob Examples: conv1 = nn.Conv2d(3, 3, 1) normal_init(conv1, std=0.01, bias=0) xavier_init(conv1, distribution='uniform') Model Zoo Besides torchvision pre-trained models, we also provide pre-trained models of fo...
# https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.pyclass CheckpointHook(Hook):"""保存 checkpoint"""def __init__(self,interval=-1,by_epoch=True,save_optimizer=True,out_dir=None,max_keep_ckpts=-1,save_last=True,sync_buffer=False,file_client_args=None,**kwarg...
ema_config = dict(type="EMAHook", interval=4)runner = EpochBasedRunner(...)runner.register_hook(ema_config, priority='NORMAL') - 恢复训练 当中断训练之后恢复训练,我们需要设置 resume_from 参数(注意,这个参数是一定要设置的,否则和不中断训练的结果是不一致的),这样我们就可以加载 ema 参数,以保证...
def __init__(self, model, batch_processor=None, optimizer=None, work_dir=None, logger=None, meta=None, max_iters=None, max_epochs=None): self._hooks = [] # 用来存储hook列表 @abstractmethod def train(self): # 定义了train方法