def __init__(self, configer):
self.configer = configer
self.blob_helper = BlobHelper(configer)
self.seg_visualizer = SegVisualizer(configer)
self.seg_parser = SegParser(configer)
self.seg_model_manager = ModelManager(configer)
self.seg_data_loader = DataLoader(configer)
self.module_runner = ModuleRunner(configer)
self.device = torch.device(
'cpu' if self.configer.get('gpu') is None else 'cuda')
self.seg_net = None
self._init_model()
def main(args):
device, cuda = init_random_seeds(args.randomSeed, args.cuda, args.verbose)
#######################################################################
########################## Init Logger ################################
#######################################################################
logger = Logger(conditional=args.cvae,
perceptual_loss=args.perceptualLoss)
#######################################################################
############### Init data manager to handle data ######################
#######################################################################
data_manager = DataManager(dataset_type=args.datasetType,
batch_size=args.batchSize,
cuda=cuda,
verbose=args.verbose)
#######################################################################
############### Init data manager to handle data ######################
#######################################################################
model_manager = ModelManager(conditional=args.cvae,
perceptual_loss=args.perceptualLoss,
num_labels=data_manager.get_num_labels(),
dataset_type=args.datasetType,
checkpoint_path=args.checkpointPath,
device=device,
verbose=args.verbose)
#######################################################################
############### Init data manager to handle data ######################
#######################################################################
run_manager = RunManager(model_manager=model_manager,
data_manager=data_manager,
logger=logger,
optimizer_type=args.optimizer,
lr=args.learningRate,
epochs=args.epochs,
device=device,
verbose=args.verbose)
# Run
run_manager.run(args.training)
def __init__(self, configer):
self.configer = configer
self.batch_time = AverageMeter()
self.data_time = AverageMeter()
self.train_losses = AverageMeter()
self.val_losses = AverageMeter()
self.seg_running_score = SegRunningScore(configer)
self.seg_visualizer = SegVisualizer(configer)
self.seg_loss_manager = LossManager(configer)
self.module_runner = ModuleRunner(configer)
self.seg_model_manager = ModelManager(configer)
self.seg_data_loader = DataLoader(configer)
self.optim_scheduler = OptimScheduler(configer)
self.seg_net = None
self.train_loader = None
self.val_loader = None
self.optimizer = None
self.scheduler = None
self._init_model()