feat(train): 添加模型输入功能- 在训练过程中增加了用户输入模型名称的功能

- 打印出用户输入的模型名称
refactor(net): 修改 DetailNode 类的默认参数
2024-11-17 16:15:26 +08:00 · 2024-11-17 16:13:59 +08:00
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--- a/net.py
+++ b/net.py
@ -239,7 +239,7 @@ class DepthwiseSeparableConvBlock(nn.Module):
        return x
 class DetailNode(nn.Module):
-    def __init__(self,useBlock=0):
+    def __init__(self,useBlock=1):
        super(DetailNode, self).__init__()
        if useBlock == 0:
            self.theta_phi = DepthwiseSeparableConvBlock(inp=32, oup=32)
--- a/train.py
+++ b/train.py
@ -80,6 +80,9 @@ print(f"Clip gradient norm value: {clip_grad_norm_value}")
 print(f"Optimization step: {optim_step}")
 print(f"Optimization gamma: {optim_gamma}")
 # 控制台输入
 model_str = input("Model: ")
 print(f"Model: {model_str}")
 # Model
 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
Author	SHA1	Message	Date
zjut	ad0b45e198	feat(train): 添加模型输入功能- 在训练过程中增加了用户输入模型名称的功能 - 打印出用户输入的模型名称	2024-11-17 16:15:26 +08:00
zjut	231f42e924	refactor(net): 修改 DetailNode 类的默认参数 - 将 DetailNode 类的 useBlock 参数默认值从 0 改为 1 - 这个修改可能会影响网络结构的选择和初始化两分支wtconv	2024-11-17 16:13:59 +08:00