# 原函数
from utils.torch_utils import (EarlyStopping, ModelEMA, de_parallel, select_device, smart_DDP, smart_optimizer,
smart_resume, torch_distributed_zero_first)
from utils.torch_utils
中导入的一系列函数的作用如下:
EarlyStopping
: 用于在训练过程中进行早停,即当验证指标不再改善时停止训练。ModelEMA
: 用于实现模型指数移动平均(Exponential Moving Average),用于提高模型的泛化性能。de_parallel
: 用于从多GPU模型中移除并行化,以便在单GPU上运行模型。select_device
: 用于选择可用的计算设备(如GPU)来运行模型。smart_DDP
: 用于智能地选择分布式数据并行(Distributed Data Parallel)模式,以便在多GPU上训练模型。smart_optimizer
: 用于智能地选择优化器,以便根据模型参数的需求进行优化。smart_resume
: 用于智能地恢复训练过程,以便从上次中断的位置继续训练。torch_distributed_zero_first
: 用于在分布式训练中将第一个GPU设备的梯度置零,以防止梯度累积。这些函数提供了一些实用的工具和功能,用于训练过程中的模型管理、设备选择、优化器选择和分布式训练。它们可以帮助简化训练流程,并提升模型训练的效率和性能。