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PaddlePaddle
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97935164
编写于
3月 05, 2023
作者:
G
gaotingquan
提交者:
Wei Shengyu
3月 10, 2023
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差异文件
use decorator to parse batch
上级
73e2cde6
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
10 addition
and
22 deletion
+10
-22
ppcls/arch/__init__.py
ppcls/arch/__init__.py
+4
-22
ppcls/arch/backbone/base/__init__.py
ppcls/arch/backbone/base/__init__.py
+6
-0
未找到文件。
ppcls/arch/__init__.py
浏览文件 @
97935164
...
...
@@ -14,12 +14,14 @@
import
sys
import
copy
import
importlib
import
paddle.nn
as
nn
from
paddle.jit
import
to_static
from
paddle.static
import
InputSpec
from
.
import
backbone
from
.backbone
import
*
from
.gears
import
build_gear
from
.utils
import
*
from
.backbone.base.theseus_layer
import
TheseusLayer
...
...
@@ -36,11 +38,8 @@ def build_model(config, mode="train"):
model_type
=
arch_config
.
pop
(
"name"
)
use_sync_bn
=
arch_config
.
pop
(
"use_sync_bn"
,
False
)
if
hasattr
(
backbone
,
model_type
):
model
=
ClassModel
(
model_type
,
**
arch_config
)
else
:
model
=
getattr
(
sys
.
modules
[
__name__
],
model_type
)(
"ClassModel"
,
**
arch_config
)
mod
=
importlib
.
import_module
(
__name__
)
model
=
getattr
(
mod
,
model_type
)(
**
arch_config
)
if
use_sync_bn
:
if
config
[
"Global"
][
"device"
]
==
"gpu"
:
...
...
@@ -73,23 +72,6 @@ def apply_to_static(config, model):
return
model
# TODO(gaotingquan): export model
class
ClassModel
(
TheseusLayer
):
def
__init__
(
self
,
model_type
,
**
config
):
super
().
__init__
()
if
model_type
==
"ClassModel"
:
backbone_config
=
config
[
"Backbone"
]
backbone_name
=
backbone_config
.
pop
(
"name"
)
else
:
backbone_name
=
model_type
backbone_config
=
config
self
.
backbone
=
getattr
(
backbone
,
backbone_name
)(
**
backbone_config
)
def
forward
(
self
,
batch
):
x
,
label
=
batch
[
0
],
batch
[
1
]
return
self
.
backbone
(
x
)
class
RecModel
(
TheseusLayer
):
def
__init__
(
self
,
**
config
):
super
().
__init__
()
...
...
ppcls/arch/backbone/base/__init__.py
浏览文件 @
97935164
def
clas_forward_decorator
(
forward_func
):
def
parse_batch_wrapper
(
model
,
batch
):
x
,
label
=
batch
[
0
],
batch
[
1
]
return
forward_func
(
model
,
x
)
return
parse_batch_wrapper
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