HigherHRNet复现问题Error

Question

[已解决]HigherHRNet复现问题：tensorboard Error
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    if not cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED or (
            cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED
            and args.rank % ngpus_per_node == 0
    ):
        dump_input = torch.rand(
            (1, 3, cfg.DATASET.INPUT_SIZE, cfg.DATASET.INPUT_SIZE)
        )
        # writer_dict['writer'].add_graph(model, (dump_input, ))
        # logger.info(get_model_summary(model, dump_input, verbose=cfg.VERBOSE))

解决如上图，将dist_train.py里的该行代码注释掉即可解决

writer_dict['writer'].add_graph(model, (dump_input, ))

​

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

要将代码注释掉，可以使用注释符号 # 在代码行前面添加注释。在这个例子中，你可以将代码注释掉的方法有两种：

第一种方法是在每一行的开头添加注释符号 # ，表示该行代码被注释掉：

# if not cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED or (cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED and args.rank % ngpus_per_node == 0):
#     dump_input = torch.rand((1, 3, cfg.DATASET.INPUT_SIZE, cfg.DATASET.INPUT_SIZE))
#     # writer_dict['writer'].add_graph(model, (dump_input, ))
#     # logger.info(get_model_summary(model, dump_input, verbose=cfg.VERBOSE))

第二种方法是使用多行注释符号 ''' 或 """ 将一段代码块包裹起来，表示该代码块被注释掉：

'''
if not cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED or (cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED and args.rank % ngpus_per_node == 0):
    dump_input = torch.rand((1, 3, cfg.DATASET.INPUT_SIZE, cfg.DATASET.INPUT_SIZE))
    # writer_dict['writer'].add_graph(model, (dump_input, ))
    # logger.info(get_model_summary(model, dump_input, verbose=cfg.VERBOSE))
'''

无论选择哪种方法，都可以将这段代码注释掉。注释后的代码将会被解释器忽略，不会执行。这样就可以达到忽略这段代码的效果。希望对你有帮助！

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