深度学习常用测试命令解释

深度学习项目的训练命令通常是是根据训练文件(train.py)设定来接收参数

举例参考

python test.py --swin_type base --dataset rrsisd --resume /home/pod/RMSIN/RMSIN-main/pretrained_weightsswin_base_patch4_window12_384_22k.pth --split val --workers 4 --window12 --img_size 480

命令解释

1. python test.py:

   • 这是运行测试脚本的基本命令。test.py 包含了模型评估的代码。

2. --swin_type base:

   • 这个参数指定使用的 Swin Transformer 类型为 base。Swin Transformer 是一种新型的视觉变换器模型，base 通常意味着较大的模型变体，适合较复杂的任务。

3. --dataset rrsisd:

   • 指定使用的数据集名称为 rrsisd。确保在代码中已正确配置和加载这个数据集。

4. --resume ./your_checkpoints_path:

   • 指定加载的模型检查点路径，通常是之前训练时保存的模型文件。请将 ./your_checkpoints_path 替换为实际的模型文件路径，例如 ./checkpoints/model.pth。

   • python test.py --swin_type base --dataset rrsisd --resume ./your_checkpoints_path --split val --workers 4 --window12 --img_size 480
     

5. --split val:

   • 指定要评估的数据集切分。在这里，val 通常指验证集。可以根据项目的定义有其他切分，如 train 或 test。

6. --workers 4:

   • 这个参数指定了用于数据加载的工作进程数量。设置为 4 意味着使用 4 个 CPU 进程来加速数据加载过程。

7. --window12:

   • 这个参数可能与 Swin Transformer 的窗口大小有关，具体取决于实现。这通常指的是在模型中处理的图像窗口的大小。

8. --img_size 480:

   • 指定输入图像的尺寸为 480（假设是正方形图像）。这通常会影响模型的输入大小和推理的内存消耗。