Py之fvcorefvcore庫的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

      網友投稿 1401 2025-03-31

      Py之fvcore:fvcore庫的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略


      目錄

      fvcore庫的簡介

      fvcore庫的安裝

      fvcore庫的使用方法

      1、基礎用法

      Py之fvcore:fvcore庫的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

      fvcore庫的簡介

      fvcore是一個輕量級的核心庫,它提供了在各種計算機視覺框架(如Detectron2)中共享的最常見和最基本的功能。這個庫基于Python 3.6+和PyTorch。這個庫中的所有組件都經過了類型注釋、測試和基準測試。Facebook 的人工智能實驗室即FAIR的計算機視覺組負責維護這個庫。

      github地址:https://github.com/facebookresearch/fvcore

      fvcore庫的安裝

      pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'

      fvcore庫的使用方法

      1、基礎用法

      """Configs."""

      from fvcore.common.config import CfgNode

      # -----------------------------------------------------------------------------

      # Config definition

      # -----------------------------------------------------------------------------

      _C = CfgNode()

      # ---------------------------------------------------------------------------- #

      # Batch norm options

      # ---------------------------------------------------------------------------- #

      _C.BN = CfgNode()

      # BN epsilon.

      _C.BN.EPSILON = 1e-5

      # BN momentum.

      _C.BN.MOMENTUM = 0.1

      # Precise BN stats.

      _C.BN.USE_PRECISE_STATS = False

      # Number of samples use to compute precise bn.

      _C.BN.NUM_BATCHES_PRECISE = 200

      # Weight decay value that applies on BN.

      _C.BN.WEIGHT_DECAY = 0.0

      # ---------------------------------------------------------------------------- #

      # Training options.

      # ---------------------------------------------------------------------------- #

      _C.TRAIN = CfgNode()

      # If True Train the model, else skip training.

      _C.TRAIN.ENABLE = True

      # Dataset.

      _C.TRAIN.DATASET = "kinetics"

      # Total mini-batch size.

      _C.TRAIN.BATCH_SIZE = 64

      # Evaluate model on test data every eval period epochs.

      _C.TRAIN.EVAL_PERIOD = 1

      # Save model checkpoint every checkpoint period epochs.

      _C.TRAIN.CHECKPOINT_PERIOD = 1

      # Resume training from the latest checkpoint in the output directory.

      _C.TRAIN.AUTO_RESUME = True

      # Path to the checkpoint to load the initial weight.

      _C.TRAIN.CHECKPOINT_FILE_PATH = ""

      # Checkpoint types include `caffe2` or `pytorch`.

      _C.TRAIN.CHECKPOINT_TYPE = "pytorch"

      # If True, perform inflation when loading checkpoint.

      _C.TRAIN.CHECKPOINT_INFLATE = False

      版權聲明:本文內容由網絡用戶投稿,版權歸原作者所有,本站不擁有其著作權,亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容,請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理,核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

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