数据预处理器 DataPreprocessor 本文来自社区投稿,作者 @奔跑的日月 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
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(): """...
classBaseDataPreprocessor(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_...
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...
model=GAN(generator,discriminator,100,data_preprocessor) 构建优化器 MMEngine 使用OptimWrapper来封装优化器,对于多个优化器的情况,使用OptimWrapperDict对 OptimWrapper 再进行一次封装。 关于优化器的更多信息,请参考优化器教程. frommmengine.optimimportOptimWrapper,OptimWrapperDictopt_g=torch.optim.Adam(generator....
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'] ...
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=1), backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(3, ), ...
process(data_samples=outputs, data_batch=data_batch) metrics = evaluator.evaluate(len(val_dataloader.dataset)) 上述伪代码的关键点在于: data_preprocessor 的输出需要经过解包后传递给 model evaluator 的 data_samples 参数接收模型的预测结果,而 data_batch 参数接收 dataloader 的原始数据 什么是 data_...
data = self.module.data_preprocessor(data, training=False) return self._run_forward(data, mode='predict') return self.module.val_step(data) def test_step(self, data: Union[dict, tuple, list]) -> list: """Gets the predictions of module during testing process. @@ -146,8 +145,7 @@...
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