还是得从代码角度看yolov5（1）

train

【参考文章】：又是经典写到一半发现别人写的更好

基础函数

（1）setattr

setattr(opt, k, v)

将给定对象上的命名属性设置为指定值。
等价于opt.k=v

（2）getattr

callback=getattr(loggers, k)

getattr（对象，名称[，默认值]）->值
从对象中获取命名属性；getattr（x，‘y’）等价于x.y。
当给定默认参数时，当属性未指定时返回该参数
存在如果没有它，则会在这种情况下引发异常。

（3）register_action

callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k))

注册器机制的引入是为了使工程的扩展性变得更好。当产品增加某个功能需要增加一些新函数或者类时，它可以保证我们可以复用之前的逻辑。
注册器的相关内容

（4）parse_known_args

opt = parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()
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known在def parse_opt(known=False)
parse_known_args()返回的是一个有两个元素的元组，第一个元素是NameSpace，第二个是一个列表。
NameSpace：如果用命令行输入则按照指定的值，否则则使用默认值
列表：将传入的参数以空格为分节符，还没有使用add_argument进行定义的将会以以字符串的形式存放在列表中

关于parse_known_args的解析这篇写的可以的

（4）check_dataset

在yolov5的使用

data_dict = data_dict or check_dataset(data)  # check if None

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检查data，实际上是传入yaml文件，将yaml文件内容转化为字典类型进行存放，最终返回的是字典类型
此处的data文件的来源是：

parser.add_argument(‘–data’, type=str, default=ROOT / ‘data/coco128.yaml’, help=‘dataset.yaml path’)

格式上的问题

（1）if-else格式

才识浅陋第一次看见这种结构记录一下

nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc'])
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定义了single_cls（bool）则nc=1否则是int(data_dict[‘nc’])

(2)分布式训练

一般不做分布式训练因此我觉得只要了解这个概念就行

RANK == -1：single-GPU only

LOCAL_RANK = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1))  # https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html
RANK = int(os.getenv('RANK', -1))
WORLD_SIZE = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1))
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world_size：全局进程个数。
rank：表示进程序号，用于进程间通信，可以用于表示进程的优先级。我们一般设置 rank=0 的主机为 master 节点。
local_rank：进程内 GPU 编号，非显式参数，由 torch.distributed.launch 内部指定。比方说， rank=3，local_rank=0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU

具体定义了这几个变量含义
包括后面的DDP mode都是自定义相关的内容

自定义main函数

（1） Resume

resume通过if和else分为两个部分，if部分是判断是否断点恢复训练

# Resume
  if opt.resume and not check_wandb_resume(opt) and not opt.evolve:  # resume an interrupted run
        ckpt = opt.resume if isinstance(opt.resume, str) else get_latest_run()  # specified or most recent path
        assert os.path.isfile(ckpt), 'ERROR: --resume checkpoint does not exist'
        with open(Path(ckpt).parent.parent / 'opt.yaml', errors='ignore') as f:
            opt = argparse.Namespace(**yaml.safe_load(f))  # replace
        opt.cfg, opt.weights, opt.resume = '', ckpt, True  # reinstate
        LOGGER.info(f'Resuming training from {ckpt}')
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else部分：不进行断点恢复（正常训练等情况）都会进入这个分支

else:
    opt.data, opt.cfg, opt.hyp, opt.weights, opt.project = \
        check_file(opt.data), check_yaml(opt.cfg), check_yaml(opt.hyp), str(opt.weights), str(opt.project)  # checks
    assert len(opt.cfg) or len(opt.weights), 'either --cfg or --weights must be specified'
    if opt.evolve:
        if opt.project == str(ROOT / 'runs/train'):  # if default project name, rename to runs/evolve
            opt.project = str(ROOT / 'runs/evolve')
        opt.exist_ok, opt.resume = opt.resume, False  # pass resume to exist_ok and disable resume
    opt.save_dir = str(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok))
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（2）Evolve hyperparameters

parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
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使用定义好的yaml文件进行超参数进化

超参数进化超参数进化列表，括号里分别为(突变规模, 最小值,最大值)

(3)select_device

还是提一嘴这个函数，先给在yolov5中的使用

device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size)
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opt.device实际上我在yaml文件中并没有对这个赋值，所以看了一下函数内部实际上是会自动选择cuda或者是cpu。会将cpu/cuda添加到环境变量中，像这样：

if cpu:
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'  
    # force torch.cuda.is_available() = False
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predict

由于下面会提及我的结构，先给出结构

解读

FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative

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首先明确一个观点：__file__表示当前python脚本运行的路径，而且不一定返回绝对路径
(具体内容看这篇blog)

如果当前文件包含在sys.path里面，那么，__file__返回一个相对路径！
如果当前文件不包含在sys.path里面，那么__file__返回一个绝对路径！

以此处为例在我的文件夹中的__file__应该是

D:\computervision\deep_learning_model\yolov5-6.1\detect.py

resolve() :将返回当前工作目录的绝对路径
使路径成为绝对路径，解析途中的所有符号链接，并规范化它（例如在Windows）。

parents返回所有上级（祖先）目录列表，[上级目录, 上上级目录, …, 根目录]，祖先是父、祖父、曾祖父，依此类推，一直到根目录为止；
[上级目录, 上上级目录, …, 根目录]依次对应parents[0],parents[1],…

ROOT = FILE.parents[0]得到的路径是 D:\computervision\deep_learning_model\yolov5-6.1

cwd（）：python中cwd其实就是current work dir 的意思，就是当前工作目录,返回当前工作目录
relpath：把绝对路径转换为相对路径