单看文字,或许还不是那么直观,这里还是跟进一下关键代码,基类 BaseDataPreprocessor 位于mmengine/model/base_model/data_preprocessor.py: class BaseDataPreprocessor(nn.Module): def __init__(self, non_blocking: Optional[bool] = False):
玩转Runner 调用流程,上手 MMEngine 就现在 近期OpenMMLab 开源了一个新的库MMEngine,根据官方描述,新版 MMCV 保留了部分之前的算子(operators),并新增了一些变换(transforms)功能,其余与训练相关的大部分功能(比如 runner、fileio 等)均已迁移至 MMEngine,新版训练测试脚本,功能更为强大,在接口、封装与调用逻辑等方面...
print(batch_inputs[0].mydata.device) # 实例化DataPreprocessor,在gpu上 basedatapreprocessor = BaseDataPreprocessor().to('cuda:0') batch_inputs_converted = basedatapreprocessor(batch_inputs) print(batch_inputs_converted[0].mydata.device) ImgDataPreprocessor def ImgDataPreprocessor_learn(): """...
默认的train_step、val_step、test_step的行为,覆盖了从数据进入data preprocessor到model输出loss、predict结果的这一段流程,不影响其余部分。 这一部分内容并不能教会你如何使用执行器乃至整个 MMEngine,如果你正在被雇主/教授/DDL催促着几个小时内拿出成果,那这部分可能无法帮助到你,请随意跳过。但我们仍强烈推荐抽...
Preprocessor(nn.Module):defforward(self,data,training=True):# 先忽略 training 参数# 假设 data 是 CIFAR10 返回的 tuple 类型数据,事实上# BaseDataPreprocessor 可以处理任意类型的数# BaseDataPreprocessor 同样可以把数据搬运到多种设备,这边方便# 起见写成 .cuda()returntuple(_data.cuda()for_dataindata)...
mmengine/model/base_model: ['BaseDataPreprocessor', 'ImgDataPreprocessor'] MODEL_WRAPPERS count result: num_modules: 4 scope: mmengine torch/nn/parallel: ['DistributedDataParallel', 'DataParallel'] mmengine/model/wrappers: ['MMDistributedDataParallel', 'MMSeparateDistributedDataParallel'] ...
frommmengine.modelimportImgDataPreprocessordata_preprocessor=ImgDataPreprocessor(mean=([127.5]),std=([127.5])) 下面的代码实现了基础 GAN 的算法。使用 MMEngine 实现算法类,需要继承BaseModel基类,在 train_step 中实现训练过程。GAN 需要交替训练生成器和判别器,分别由 train_discriminator 和 train_generator ...
type='Det3DDataPreprocessor', voxel=True, voxel_layer=dict( max_num_points=32, point_cloud_range=[0, -39.68, -3, 69.12, 39.68, 1], voxel_size=[0.16, 0.16, 4], max_voxels=(16000, 40000))), voxel_encoder=dict( type='PillarFeatureNet', ...
data_preprocessor=dict( type='DetDataPreprocessor', mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], bgr_to_rgb=True, pad_size_divisor=896, batch_augments=[dict(type='BatchFixedSizePad', size=(896, 896))]), backbone=dict( ...
无差异,但 MMEngine 推荐在数据预处理器中进行归一化 Resize @@ -98,7 +98,7 @@ MultiScaleFlipAug 无 用于测试时增强 TODO 使用TestTimeAug ToTensor 0 comments on commit 6a3028c Please sign in to comment. Footer © 2025 GitHub