YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-hubconf.py
hubconf.py
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2.def create(name, pretrained, channels, classes, autoshape):
3.def custom(path_or_model='path/to/model.pt', autoshape=True):
4.def yolov7(pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True):
1.所需的库和模块
"""PyTorch Hub models
Usage:
import torch
model = torch.hub.load('repo', 'model')
"""
from pathlib import Path
import torch
from models.yolo import Model
from utils.general import check_requirements, set_logging
from utils.google_utils import attempt_download
from utils.torch_utils import select_device
# 设置依赖项。这行代码定义了一个名为 dependencies 的列表，其中包含了YOLOv7模型所需的依赖库。这里指定了 torch 和 yaml 两个库，意味着在安装YOLOv7时，这两个库是必需的。
dependencies = ['torch', 'yaml']
# 检查依赖项。
# 这行代码调用了 check_requirements 函数，它的作用是检查当前环境中是否安装了 requirements.txt 文件中列出的所有依赖项。
# Path(__file__).parent / 'requirements.txt' 这部分代码获取了当前文件（ hubconf.py ）的父目录路径，并将其与 requirements.txt 文件名组合，形成了完整的文件路径。
# exclude=('pycocotools', 'thop') 参数指定了两个不需要检查的依赖项，即 pycocotools 和 thop 。
# def check_requirements(requirements='requirements.txt', exclude=()): -> 其目的是检查当前环境中安装的依赖是否满足特定的要求，并在必要时自动更新这些依赖。这个函数可以接收一个包含依赖的文本文件或依赖列表，并排除一些不需要检查的包。
check_requirements(Path(__file__).parent / 'requirements.txt', exclude=('pycocotools', 'thop'))
# 设置日志记录。
# 这行代码调用了 set_logging 函数，用于设置日志记录的配置。这通常用于控制日志的输出级别和格式，以便在调试和运行时能够更好地追踪程序的行为。
# def set_logging(rank=-1): -> 它用于配置 Python 的日志记录系统。
set_logging()
# 这段代码用于确保在安装和运行YOLOv7模型时，所有必需的依赖项都已正确安装，并且日志系统被正确配置。2.def create(name, pretrained, channels, classes, autoshape):
# 这段代码定义了一个名为 create 的函数，它用于创建并配置一个YOLOv7模型。
# 1.name : 模型的名称，用于确定要加载的配置文件和预训练权重。
# 2.pretrained : 布尔值，指示是否加载预训练权重。
# 3.channels : 输入图像的通道数。
# 4.classes : 类别数，用于模型的输出层。
# 5.autoshape : 布尔值，指示是否自动调整模型输入形状以适应不同输入类型。
def create(name, pretrained, channels, classes, autoshape):
# 创建指定模型。
"""Creates a specified model
Arguments:
name (str): name of model, i.e. 'yolov7'
pretrained (bool): load pretrained weights into the model
channels (int): number of input channels
classes (int): number of model classes
Returns:
pytorch model
"""
try:
# pathlib.Path.rglob(pattern)
# rglob 是 Python pathlib 模块中的 Path 类的一个方法，用于递归地搜索给定目录下所有匹配特定模式的文件路径。
# 参数 :
# pattern ：一个字符串，表示要匹配的文件模式。这个模式遵循 Unix shell 的规则，例如 *.txt 会匹配所有以 .txt 结尾的文件。
# 返回值 :
# 返回一个生成器（generator），生成所有匹配模式的 Path 对象。
# rglob 方法是一个非常方便的工具，用于文件搜索和目录遍历，它允许你以一种简洁的方式获取所有匹配特定模式的文件路径。
# 配置文件路径。这行代码使用 Path(__file__).parent / 'cfg' 来找到模型配置文件所在的目录，并使用 rglob 函数搜索与模型名称匹配的 .yaml 文件。这里假设只有一个匹配的文件，因此直接取第一个结果。
# Path(__file__).parent 是 Python 中 pathlib 模块的一个用法，它用于获取当前文件的父目录路径。
# __file__ 是一个特殊的 Python 变量，它包含了当前文件的路径。例如，如果当前文件是 example.py ，那么 __file__ 的值可能是 /path/to/example.py 。
# Path 是 pathlib 模块中的一个类，用于表示文件系统路径。 Path(__file__) 将 __file__ 的字符串路径转换为 Path 对象，这样可以更方便地进行路径操作。
# parent 是 Path 对象的一个属性，它返回当前路径的父目录。例如，如果 Path(__file__) 是 /path/to/example.py ，那么 Path(__file__).parent 的值是 /path/to 。
cfg = list((Path(__file__).parent / 'cfg').rglob(f'{name}.yaml'))[0] # model.yaml path
# 创建模型实例。使用找到的配置文件、输入通道数和类别数来创建一个 Model 实例。
# class Model(nn.Module):
# -> 这个类用于构建和初始化一个目标检测模型，根据配置文件或字典来定义模型结构，并进行相应的权重初始化和锚点调整。
# -> def __init__(self, cfg='yolor-csp-c.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes
model = Model(cfg, channels, classes)
# 加载预训练权重（如果 pretrained 为 True ）。
if pretrained:
# 定义预训练权重文件名。
fname = f'{name}.pt' # checkpoint filename
# 下载权重文件（如果本地没有找到）。
# def attempt_download(file, repo='WongKinYiu/yolov6'): -> 尝试下载一个文件，如果该文件不存在的话。这个函数特别设计用于从 GitHub 仓库下载预训练模型文件。
attempt_download(fname) # download if not found locally
# torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args)
# torch.load 是 PyTorch 中用于加载保存的 PyTorch 对象的函数。这个函数可以加载之前使用 torch.save 保存的文件，这些文件可以包含模型参数、优化器状态、张量等。
# 参数说明 ：
# 1. f ：要加载的文件名或文件对象。可以是一个字符串路径，也可以是一个文件对象。
# 2. map_location ：一个字符串或一个函数，指定如何映射存储位置。默认为 None ，意味着使用默认存储位置。如果设置为 'cpu' ，那么所有张量都会映射到CPU上。
# 如果设置为 'cuda:device_id' ，那么张量会被映射到指定的GPU上。也可以是一个函数，该函数接受一个存储位置字符串并返回一个新的存储位置字符串。
# 3. pickle_module ：用于序列化和反序列化的模块。默认为 Python 标准库中的 pickle 。
# 4. **pickle_load_args ：传递给 pickle.load 函数的其他参数。
# 返回值 ：
# 加载的 PyTorch 对象，这可以是张量、模型、优化器状态等。
# 加载权重文件。
# 加载预训练权重。这行代码使用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件（ fname ），并将其映射到CPU设备上。 map_location=torch.device('cpu') 参数确保即使权重文件是在GPU上训练的，也会被加载到CPU上。
ckpt = torch.load(fname, map_location=torch.device('cpu')) # load
# model.state_dict()
# 在PyTorch中， .state_dict() 方法是 torch.nn.Module 类的一个实例方法，用于返回一个包含模型所有参数和缓存的字典（state dictionary）。这个字典通常用于保存和加载模型的权重。
# 参数 ： 无参数。
# 返回值 ： 返回一个包含模型中所有参数和缓存的字典。
# 获取模型当前状态字典。这行代码获取当前模型的状态字典（ state_dict ），这是一个包含模型所有参数的字典。
msd = model.state_dict() # model state_dict
# 获取预训练权重的状态字典。这行代码从加载的预训练权重（ ckpt ）中提取模型部分，并将其转换为浮点数（ float() ），然后获取其状态字典。
csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32
# 过滤状态字典。这行代码创建一个新的状态字典，只包含形状与当前模型参数匹配的预训练权重。这是为了避免形状不匹配的问题，可能会导致模型加载失败。
# 这行代码是一个字典推导式（dictionary comprehension），它用于创建一个新的字典 csd ，这个字典只包含那些在 模型的状态字典 msd 和 预训练权重的状态字典 csd 中形状相匹配的键值对。
# csd.items() ：这会返回预训练权重的状态字典 csd 中的所有键值对。
# for k, v in csd.items() ：这是一个循环，它遍历 csd 中的每一项，其中 k 是键（通常是层的名称）， v 是值（通常是参数的张量）。
# if msd[k].shape == v.shape ：这是一个条件语句，它检查模型的状态字典 msd 中对应键 k 的参数形状是否与预训练权重 v 的形状相同。
# {k: v for ...} ：这是一个字典推导式，它基于上述条件构建一个新的字典。
# 这行代码的作用是过滤掉那些形状不匹配的参数，只保留形状相匹配的参数。这样做的目的是为了确保在加载预训练权重时，只有那些形状匹配的权重会被加载到模型中，避免因为形状不匹配而导致的错误。
# 例如，如果预训练模型的最后一层是一个具有1000个输出的全连接层，而当前模型的最后一层是一个具有800个输出的全连接层，那么这两个层的权重形状不匹配，预训练模型的最后一层权重就不会被加载到当前模型中。
# 这样可以确保模型的每一层都能正确地接收到预训练权重，同时避免因形状不匹配而导致的运行时错误。
csd = {k: v for k, v in csd.items() if msd[k].shape == v.shape} # filter
# model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
# 在PyTorch中， .load_state_dict() 方法是 torch.nn.Module 类的一个实例方法，用于将参数和缓存加载到模型中。这个方法通常与 .state_dict() 方法配合使用，后者用于获取模型的状态字典。
# 参数 ：
# state_dict ： 一个包含模型参数的字典。
# strict （默认为 True ） ：一个布尔值，指示是否严格匹配状态字典中的参数和模型中的参数。如果 strict=True ，则状态字典中的每个键必须与模型中的参数名匹配，并且形状也必须相同。如果 strict=False ，则允许状态字典中存在模型中没有的键，这些键将被忽略。
# 返回值 ： 无返回值。
# 加载过滤后的状态字典。这行代码将过滤后的状态字典加载到当前模型中。 strict=False 参数允许模型中有不在状态字典中的参数，这在模型结构有所改变时非常有用。
model.load_state_dict(csd, strict=False) # load
# 设置类别名称。
if len(ckpt['model'].names) == classes:
# 如果预训练模型中的类别名称数量与当前模型的类别数相匹配，这行代码会将预训练模型的类别名称设置为当前模型的类别名称。
model.names = ckpt['model'].names # set class names attribute
# 自动调整模型输入形状。
if autoshape:
# 如果 autoshape 参数为 True ，这行代码会调用 autoshape 方法，自动调整模型以适应不同的输入类型，如文件、URI、PIL图像、OpenCV图像或NumPy数组，并进行非极大值抑制（NMS）。
# def autoshape(self):
# -> 它用于在模型中添加一个名为 autoShape 的模块。 autoShape 模块可能是用来调整模型输入形状的，以确保模型可以接收不同尺寸的输入。返回包装后的模型 m 。
# -> autoShape 的类，它是一个用于目标检测模型的包装器（wrapper），旨在使模型能够接受不同格式的输入（如OpenCV、NumPy、PIL图像或PyTorch张量），并包括预处理、推理和非极大值抑制（NMS）。
# -> return m
model = model.autoshape() # for file/URI/PIL/cv2/np inputs and NMS
# 选择设备。这行代码选择设备（GPU或CPU），优先选择GPU。
# def select_device(device='', batch_size=None): -> 它用于选择并配置 PyTorch 模型将使用的计算设备，可以是 CPU 或者一个或多个 GPU。返回一个 torch.device 对象，表示选择的设备。 -> return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')
device = select_device('0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # default to GPU if available
# 返回模型。将模型移动到选定的设备上，并返回模型实例。
return model.to(device)
# 捕获异常。这行代码使用 except 语句来捕获任何类型的异常（ Exception 是所有内置非系统退出异常的基类）。变量 e 被用来存储捕获到的异常实例，这样你就可以访问异常的属性，比如错误消息。
except Exception as e:
# 创建错误信息。这行代码创建了一个字符串变量 s ，其中包含了一条错误信息，提示用户缓存可能已过期，并建议用户尝试使用 force_reload=True 参数来强制重新加载数据。
s = 'Cache maybe be out of date, try force_reload=True.'
# 重新抛出异常。这行代码使用 raise 语句重新抛出一个异常。这里，它创建了一个新的 Exception 实例，并将之前创建的错误信息 s 作为参数传递给它。
# from e 部分是一个特殊的语法，它将原始异常 e 作为新异常的“原因”（cause），这样在异常的链中就保留了原始异常的信息。
raise Exception(s) from e
# 这种异常处理方式有几个优点 ：
# 提供更清晰的错误信息 ：通过添加自定义的错误信息，可以帮助用户更好地理解问题所在，并提供可能的解决方案。
# 保留原始异常信息 ：通过使用 from e 语法，可以在新抛出的异常中保留原始异常的信息，这对于调试是非常有用的。
# 避免沉默失败 ：通过重新抛出异常，可以确保异常不会被沉默处理，从而避免程序在错误状态下继续执行。
# 这种方式在处理可能发生多种异常的代码块时特别有用，因为它可以捕获所有异常，并以一种统一和可控的方式处理它们。
# 这个函数提供了一个灵活的方式来创建和配置YOLOv7模型，支持加载预训练权重、自动调整输入形状，并确保模型在可用的GPU或CPU上运行。3.def custom(path_or_model='path/to/model.pt', autoshape=True):
# 这段代码定义了一个名为 custom 的函数，它用于加载和配置一个自定义的PyTorch模型。这个函数提供了灵活性，可以接受不同形式的输入，包括模型文件的路径、已加载的模型字典或直接是一个 nn.Module 对象。
# 1.path_or_model ：可以是模型文件的路径（字符串），已加载的模型字典，或者是 nn.Module 对象。
# 2.autoshape ：布尔值，指示是否自动调整模型输入形状以适应不同输入类型。
def custom(path_or_model='path/to/model.pt', autoshape=True):
# 自定义模式。
"""custom mode
Arguments (3 options):
path_or_model (str): 'path/to/model.pt'
path_or_model (dict): torch.load('path/to/model.pt')
path_or_model (nn.Module): torch.load('path/to/model.pt')['model']
Returns:
pytorch model
"""
# 加载模型。这行代码检查 path_or_model 参数是否为字符串类型。如果是，它将使用 torch.load 从指定路径加载模型；如果不是，它将直接使用传入的 path_or_model 对象。
model = torch.load(path_or_model) if isinstance(path_or_model, str) else path_or_model # load checkpoint
# 处理模型字典。
if isinstance(model, dict):
# 如果加载的模型是一个字典，这个代码块会检查是否存在 ema （指数移动平均）模型，并优先加载它。如果没有 ema ，则加载普通的 model 。
model = model['ema' if model.get('ema') else 'model'] # load model
# 创建模型实例。这行代码使用模型的配置文件创建一个新的 Model 实例，并将模型移动到其参数所在的设备（可能是CPU或GPU）。
hub_model = Model(model.yaml).to(next(model.parameters()).device) # create
# 加载状态字典。这行代码将加载的模型状态字典（转换为浮点数以确保兼容性）加载到新创建的模型实例中。
hub_model.load_state_dict(model.float().state_dict()) # load state_dict
# 设置类别名称。这行代码将加载的模型的类别名称设置为新模型实例的类别名称。
hub_model.names = model.names # class names
# 自动调整模型输入形状。
if autoshape:
# 如果 autoshape 参数为 True ，这行代码会调用 autoshape 方法，自动调整模型以适应不同的输入类型，并进行非极大值抑制（NMS）。
hub_model = hub_model.autoshape() # for file/URI/PIL/cv2/np inputs and NMS
# 选择设备。这行代码选择设备（GPU或CPU），优先选择GPU。
# def select_device(device='', batch_size=None): -> 它用于选择并配置 PyTorch 模型将使用的计算设备，可以是 CPU 或者一个或多个 GPU。返回一个 torch.device 对象，表示选择的设备。 -> return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')
device = select_device('0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # default to GPU if available
# 返回模型。最后，将模型移动到选定的设备上，并返回模型实例。
return hub_model.to(device)
# 这个函数提供了一个灵活的方式来加载和配置PyTorch模型，支持从不同来源加载模型，并确保模型可以在正确的设备上运行。4.def yolov7(pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True):
# 这个 yolov7 函数是一个简单的封装函数，它调用了另一个名为 create 的函数来生成一个 YOLOv7 模型的实例。这个函数的目的是提供一个简洁的接口，使得用户可以轻松地创建一个预配置的 YOLOv7 模型。
# 1.pretrained ：布尔值，指示是否加载预训练权重。默认值为 True 。
# 2.channels ：输入图像的通道数。默认值为 3 ，适用于彩色图像。
# 3.classes ：类别数，用于模型的输出层。默认值为 80 ，这通常是 COCO 数据集中的类别数。
# 4.autoshape ：布尔值，指示是否自动调整模型输入形状以适应不同输入类型。默认值为 True 。
def yolov7(pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True):
# create 函数会处理模型的创建和配置，包括加载预训练权重、设置类别名称、自动调整输入形状等。
return create('yolov7', pretrained, channels, classes, autoshape)
# 这个函数可以被用来快速创建一个 YOLOv7 模型实例，适用于需要使用 YOLOv7 进行对象检测的场景。
# 例如，如果你想要在 COCO 数据集上进行对象检测，并且想要使用预训练权重，你可以直接调用这个函数 ： model = yolov7(pretrained=True, classes=80)。这将创建一个预训练的 YOLOv7 模型，类别数设置为 80，适用于 COCO 数据集。5.if __name__ == '__main__':
# 这段代码是一个Python脚本的主执行部分，它展示了如何使用自定义的 custom 函数或 create 函数来加载一个YOLOv7模型，并进行推理测试。
if __name__ == '__main__':
# 模型加载。
# 这行代码调用 custom 函数来加载一个自定义的YOLOv7模型，模型权重文件名为 yolov7.pt 。
model = custom(path_or_model='yolov7.pt') # custom example
# 这行代码被注释掉了，但它展示了如何使用 create 函数来加载一个预训练的YOLOv7模型。
# model = create(name='yolov7', pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True) # pretrained example
# 验证推断。
# Verify inference
# 导入依赖库。
# 导入NumPy库，用于处理数组和矩阵运算。
import numpy as np
# 导入PIL库中的Image模块，用于图像处理。
from PIL import Image
# 创建测试图像。创建一个包含一个全零图像的列表，图像尺寸为640x480，3个通道（RGB）。
imgs = [np.zeros((640, 480, 3))]
# 模型推理。使用加载的模型对测试图像进行推理，结果存储在 results 变量中。
results = model(imgs) # batched inference
# 打印推理结果。调用 results 对象的 print 方法来打印推理结果。
results.print()
# 保存推理结果。调用 results 对象的 save 方法来保存推理结果，通常这会保存检测到的边界框、类别和置信度等信息。
results.save()
# imgs 列表中使用的是全零图像，这通常用于测试模型的推理性能，而不是实际的图像分析。
# 在实际应用中，你需要将 imgs 替换为包含实际图像的列表，例如通过 Image.open 加载的图像列表。
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_58169876/article/details/143832013
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