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- def run(FLAGS, cfg):
- # init fleet environment
- if cfg.fleet:
- init_fleet_env(cfg.get('find_unused_parameters', False))
- else:
- # init parallel environment if nranks > 1
- init_parallel_env()
- if FLAGS.enable_ce:
- set_random_seed(0)
- # build trainer
- ssod_method = cfg.get('ssod_method', None)
- if ssod_method is not None:
- if ssod_method == 'DenseTeacher':
- trainer = Trainer_DenseTeacher(cfg, mode='train')
- elif ssod_method == 'ARSL':
- trainer = Trainer_ARSL(cfg, mode='train')
- elif ssod_method == 'Semi_RTDETR':
- trainer = Trainer_Semi_RTDETR(cfg, mode='train')
- else:
- raise ValueError(
- "Semi-Supervised Object Detection only no support this method.")
- elif cfg.get('use_cot', False):
- trainer = TrainerCot(cfg, mode='train')
- else:
- trainer = Trainer(cfg, mode='train')
- # load weights
- if FLAGS.resume is not None:
- trainer.resume_weights(FLAGS.resume)
- elif 'pretrain_student_weights' in cfg and 'pretrain_teacher_weights' in cfg \
- and cfg.pretrain_teacher_weights and cfg.pretrain_student_weights:
- trainer.load_semi_weights(cfg.pretrain_teacher_weights,
- cfg.pretrain_student_weights)
- elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights:
- trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights)
- # training
- trainer.train(FLAGS.eval)
- 初始化情况：
- 起首，根据 cfg.fleet 的值决定是否初始化分布式训练情况（init_fleet_env）或者并行训练情况（init_parallel_env）。这通常涉及到设置分布式训练所需的通信后端、端口等，或者在多GPU情况下初始化并行计算。
- 假如 FLAGS.enable_ce（大概代表“continuous evaluation”或“custom environment”等，具体寄义取决于上下文）为真，则调用 set_random_seed(0) 来设置随机种子，这有助于实行的可重复性。
- 构建训练器（Trainer）：
- 根据 cfg 中的 ssod_method（大概代表半监督对象检测的方法）来选择符合的训练器类举行实例化。这里支持 DenseTeacher、ARSL、Semi_RTDETR 三种半监督学习的方法，以及一个普通的训练器（Trainer）和一个特定于上下文（Context of Text，简称COT）的训练器（TrainerCot）。
- 假如 ssod_method 不为 None，则根据 ssod_method 的值选择符合的训练器类举行实例化，并设置模式为 'train'。
- 假如 cfg 中指定了使用COT（cfg.get('use_cot', False)），则实例化 TrainerCot 训练器。
- 假如以上条件都不满足，则实例化一个普通的 Trainer 训练器。
- 加载模子权重：
- 假如 FLAGS.resume 不为 None，则调用 trainer.resume_weights(FLAGS.resume) 来从指定路径恢复训练。
- 假如 cfg 中同时指定了教师模子和学生模子的预训练权重（pretrain_teacher_weights 和 pretrain_student_weights），则调用 trainer.load_semi_weights(...) 来加载这些权重，这通常用于半监督学习的初始化。
- 假如只指定了普通的预训练权重（pretrain_weights），则调用 trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) 来加载这些权重。
- 实行训练：
- 末了，调用 trainer.train(FLAGS.eval) 来开始训练过程。FLAGS.eval 的值大概用于控制是否在实行训练的同时举行模子评估。然而，这里的 eval 参数的具体作用取决于 Trainer 类的实现细节，它大概仅仅是一个标志位，用于在训练过程中决定是否实行评估操作，或者它大概控制训练结束后是否自动实行评估。
总的来说，这段代码是一个典型的训练流程框架，它展示了如何根据配置和下令行参数来初始化情况、构建训练器、加载权重，并实行训练过程。
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