接下来将按照顺序讲解每一个文件的作用

ablation

ab_mixmatch.py

这段代码定义了额外的标志来测试MixMatch方法实现的不同部分。MixMatch算法是一种半监督学习方法，利用标记和未标记的数据来训练模型。

import functools
import osfrom absl import app
from absl import flags
from easydict import EasyDict
from libml import layers, utils, models
from libml.data_pair import DATASETS
from libml.layers import MixMode
import tensorflow as tf

这段代码是一个 Python 代码文件的一部分，它使用了一些常用的 Python 库和自定义库来实现深度学习的数据处理和模型训练。

下面是这段代码的主要作用和功能：

1、导入必要的Python库：

functools：用于高阶函数编程。
os：用于与操作系统进行交互，例如获取环境变量和文件路径等。
absl：一个用于 Python 应用程序的命令行参数解析器。
easydict：提供了一种更加方便的字典方式来访问字典对象中的元素。

2.导入自定义库：

libml：这是一个自定义的 Python 库，包含了一些用于深度学习的数据处理和模型训练的模块。在这段代码中，我们使用了 layers、utils 和 models 模块。
libml.data_pair：这是一个自定义的 Python 模块，它包含了一些用于深度学习的数据处理的方法。

3.定义一个 MixMode 枚举变量，用于表示数据集混合的模式。

4.使用 TensorFlow 2.x 版本的 API 构建深度学习模型。

FLAGS = flags.FLAGS

这一行代码定义了一个全局变量 FLAGS，它是 absl.flags.FLAGS 对象的一个实例。这个实例用于存储和管理命令行参数，以便在 Python 应用程序中使用这些参数。

在使用 absl.flags 库时，首先需要创建一个 FLAGS 对象实例，然后可以使用 DEFINE_xxx() 方法来定义命令行参数。在程序中引用这些参数时，可以通过 FLAGS.xxx 的方式来访问它们的值。

class AblationMixMatch(models.MultiModel):def augment(self, x, l, beta, **kwargs):assert 0, 'Do not call.'def guess_label(self, y, classifier, T, getter, **kwargs):del kwargslogits_y = [classifier(yi, training=True, getter=getter) for yi in y]logits_y = tf.concat(logits_y, 0)# Compute predicted probability distribution py.p_model_y = tf.reshape(tf.nn.softmax(logits_y), [len(y), -1, self.nclass])p_model_y = tf.reduce_mean(p_model_y, axis=0)# Compute the target distribution.p_target = tf.pow(p_model_y, 1. / T)p_target /= tf.reduce_sum(p_target, axis=1, keep_dims=True)return EasyDict(p_target=p_target, p_model=p_model_y)def model(self, nu, w_match, warmup_kimg, batch, lr, wd, ema, beta, mixmode, use_ema_guess, **kwargs):hwc = [self.dataset.height, self.dataset.width, self.dataset.colors]x_in = tf.placeholder(tf.float32, [None] + hwc, 'x')y_in = tf.placeholder(tf.float32, [None, nu] + hwc, 'y')l_in = tf.placeholder(tf.int32, [None], 'labels')wd *= lrw_match *= tf.clip_by_value(tf.cast(self.step, tf.float32) / (warmup_kimg << 10), 0, 1)augment = MixMode(mixmode)classifier = functools.partial(self.classifier, **kwargs)classifier(x_in, training=True)  # Instantiate network.ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=ema)ema_op = ema.apply(utils.model_vars())ema_getter = functools.partial(utils.getter_ema, ema)y = tf.reshape(tf.transpose(y_in, [1, 0, 2, 3, 4]), [-1] + hwc)guess = self.guess_label(tf.split(y, nu), classifier,getter=ema_getter if use_ema_guess else None, **kwargs)ly = tf.stop_gradient(guess.p_target)lx = tf.one_hot(l_in, self.nclass)xy, labels_xy = augment([x_in] + tf.split(y, nu), [lx] + [ly] * nu, [beta, beta])x, y = xy[0], xy[1:]labels_x, labels_y = labels_xy[0], tf.concat(labels_xy[1:], 0)del xy, labels_xybatches = layers.interleave([x] + y, batch)skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)logits = [classifier(batches[0], training=True)]post_ops = [v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) if v not in skip_ops]for batchi in batches[1:]:logits.append(classifier(batchi, training=True))logits = layers.interleave(logits, batch)logits_x = logits[0]logits_y = tf.concat(logits[1:], 0)loss_xe = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels_x, logits=logits_x)loss_xe = tf.reduce_mean(loss_xe)loss_l2u = tf.square(labels_y - tf.nn.softmax(logits_y))loss_l2u = tf.reduce_mean(loss_l2u)tf.summary.scalar('losses/xe', loss_xe)tf.summary.scalar('losses/l2u', loss_l2u)post_ops.append(ema_op)post_ops.extend([tf.assign(v, v * (1 - wd)) for v in utils.model_vars('classify') if 'kernel' in v.name])train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss_xe + w_match * loss_l2u, colocate_gradients_with_ops=True)with tf.control_dependencies([train_op]):train_op = tf.group(*post_ops)# Tuning op: only retrain batch norm.skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)classifier(batches[0], training=True)train_bn = tf.group(*[v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)if v not in skip_ops])return EasyDict(x=x_in, y=y_in, label=l_in, train_op=train_op, tune_op=train_bn,classify_raw=tf.nn.softmax(classifier(x_in, training=False)),classify_op=tf.nn.softmax(classifier(x_in, getter=ema_getter, training=False)))

这段代码实现了一个名为AblationMixMatch的模型类，继承自MultiModel类，用于训练一个混合标签的半监督学习模型。其中的函数和参数的作用如下：

augment()函数：用于数据增强，但是这个函数的实现是抛出异常，不会被调用，因此可以被认为是空函数。
guess_label()函数：用于猜测标签，将无标签数据集的输出与训练好的分类器结合，计算猜测的标签。
model()函数：定义了整个模型的结构和训练过程，接受一系列的超参数，包括nu（无标签数据集的数量）、w_match（混合损失的权重）、warmup_kimg（warmup的步长）、batch（batch size）、lr（学习率）、wd（权重衰减系数）、ema（指数平均的系数）、beta（数据增强的系数）等。

在model()函数中，首先定义了输入placeholder的形状，然后对分类器进行了实例化，同时对模型进行了初始化和平均操作。接下来，对数据进行了数据增强和混合，然后将增强后的数据分别送入分类器中进行训练，并计算交叉熵和L2损失。最后定义了训练和调参操作，以及输出分类器的原始输出和指数平均后的输出。

具体来说，就是

    def augment(self, x, l, beta, **kwargs):assert 0, 'Do not call.'

这个方法是一个占位符，代码中没有实际使用到。它被定义在 AblationMixMatch 类中作为一个抽象方法。如果这个方法被调用，代码会抛出一个异常，提示不应该直接调用它。这种设计方式通常是为了让子类必须实现这个方法，而不是使用父类的默认实现。在本例中，它的目的可能是为了强制子类实现一个数据增强的方法。

    def guess_label(self, y, classifier, T, getter, **kwargs):del kwargslogits_y = [classifier(yi, training=True, getter=getter) for yi in y]logits_y = tf.concat(logits_y, 0)# Compute predicted probability distribution py.p_model_y = tf.reshape(tf.nn.softmax(logits_y), [len(y), -1, self.nclass])p_model_y = tf.reduce_mean(p_model_y, axis=0)# Compute the target distribution.p_target = tf.pow(p_model_y, 1. / T)p_target /= tf.reduce_sum(p_target, axis=1, keep_dims=True)return EasyDict(p_target=p_target, p_model=p_model_y)

这段代码是实现了一个模型对给定的标签 y 进行预测，其使用了一个分类器对标签进行推断，同时还有一个温度参数 T，用于控制预测的概率分布平滑程度。

首先，对每个标签 y，使用分类器classifier得到一个输出 logits_y，将所有的logits_y在第0个维度上进原始的logits_y是一个列表，得到一个新的张量。假设原始的logits_y每个元素都是形状为[batch_size, num_classes]的张量，那么拼接后的张量形状为[(len(logits_y) * batch_size), num_classes]，其中len(logits_y)表示logits_y列表的长度。（这一步得到的是所有logits_y的值，）

然后，使用 softmax 函数将其转换为概率分布 p_model_y。

接着，将所有标签的概率分布 p_model_y 求平均得到整个数据集的概率分布（这里的平均就是按列先求和再平均）。

最后，使用温度参数 T 对整个数据集的概率分布进行平滑，得到目标分布 p_target。该函数的返回值包含了目标分布 p_target 和整个数据集的概率分布 p_model_y。

对张量p_model_y中的每个元素取T次方根(即1/T次幂)，得到一个新的张量p_target。如果原始的p_model_y是一个形状为[num_classes]的张量，那么经过tf.pow操作后，得到的新张量p_target形状仍为[num_classes]，其中每个元素的值是原始张量对应元素的T次方根。
是对张量p_target在第1个维度(即num_classes维度)上进行归一化，得到一个新的张量p_target。具体地说，如果原始的p_target是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量，那么经过reduce_sum操作后，得到的是一个形状为[batch_size, 1]的张量，其中每个元素是原始张量在该维度上的和。接着，使用除法操作将原始张量中的每个元素除以对应的和，从而得到新张量p_target。

    def model(self, nu, w_match, warmup_kimg, batch, lr, wd, ema, beta, mixmode, use_ema_guess, **kwargs):hwc = [self.dataset.height, self.dataset.width, self.dataset.colors]x_in = tf.placeholder(tf.float32, [None] + hwc, 'x')y_in = tf.placeholder(tf.float32, [None, nu] + hwc, 'y')l_in = tf.placeholder(tf.int32, [None], 'labels')wd *= lrw_match *= tf.clip_by_value(tf.cast(self.step, tf.float32) / (warmup_kimg << 10), 0, 1)augment = MixMode(mixmode)classifier = functools.partial(self.classifier, **kwargs)classifier(x_in, training=True)  # Instantiate network.ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=ema)ema_op = ema.apply(utils.model_vars())ema_getter = functools.partial(utils.getter_ema, ema)y = tf.reshape(tf.transpose(y_in, [1, 0, 2, 3, 4]), [-1] + hwc)guess = self.guess_label(tf.split(y, nu), classifier,getter=ema_getter if use_ema_guess else None, **kwargs)ly = tf.stop_gradient(guess.p_target)lx = tf.one_hot(l_in, self.nclass)xy, labels_xy = augment([x_in] + tf.split(y, nu), [lx] + [ly] * nu, [beta, beta])x, y = xy[0], xy[1:]labels_x, labels_y = labels_xy[0], tf.concat(labels_xy[1:], 0)del xy, labels_xybatches = layers.interleave([x] + y, batch)skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)logits = [classifier(batches[0], training=True)]post_ops = [v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) if v not in skip_ops]for batchi in batches[1:]:logits.append(classifier(batchi, training=True))logits = layers.interleave(logits, batch)logits_x = logits[0]logits_y = tf.concat(logits[1:], 0)loss_xe = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels_x, logits=logits_x)loss_xe = tf.reduce_mean(loss_xe)loss_l2u = tf.square(labels_y - tf.nn.softmax(logits_y))loss_l2u = tf.reduce_mean(loss_l2u)tf.summary.scalar('losses/xe', loss_xe)tf.summary.scalar('losses/l2u', loss_l2u)post_ops.append(ema_op)post_ops.extend([tf.assign(v, v * (1 - wd)) for v in utils.model_vars('classify') if 'kernel' in v.name])train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss_xe + w_match * loss_l2u, colocate_gradients_with_ops=True)with tf.control_dependencies([train_op]):train_op = tf.group(*post_ops)# Tuning op: only retrain batch norm.skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)classifier(batches[0], training=True)train_bn = tf.group(*[v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)if v not in skip_ops])return EasyDict(x=x_in, y=y_in, label=l_in, train_op=train_op, tune_op=train_bn,classify_raw=tf.nn.softmax(classifier(x_in, training=False)),classify_op=tf.nn.softmax(classifier(x_in, getter=ema_getter, training=False)))

该段代码是一个方法model，包含了训练模型的整个过程。该方法接受一些参数，如nu、w_match、warmup_kimg、batch、lr、wd、ema、beta、mixmode、use_ema_guess等，其中x_in表示输入图像，y_in表示与x_in对应的标签图像，l_in表示标签的类别。该方法的目标是在给定标签样本的情况下，使用半监督学习算法来训练分类模型。

该方法的大致流程如下：

定义输入placeholder：x_in、y_in、l_in。
对于给定的参数，进行预处理：计算wd * lr、w_match、augment、classifier等。
对输入图像x_in进行一次前向传播，以便实例化网络。同时，定义一个ExponentialMovingAverage对象ema，并应用于模型变量。
将标签图像y_in展开成一维张量，并根据guess_label方法和classifier对其进行预测。其中，guess_label方法会使用模型对标签图像进行猜测，并返回猜测后的标签，即p_target。使用tf.stop_gradient方法对p_target进行梯度截断，以防止误差反向传播。
对标签图像进行one-hot编码，得到labels_x，将x_in和y用MixMode方法进行数据增强，并将labels_x和p_target合并成labels_y。
将增强后的数据集拆分成batch，并使用分类器对每个batch进行前向传播，得到对应的logits。将logits_x和logits_y分别提取出来。
计算交叉熵损失loss_xe和l2正则化损失loss_l2u，并计算它们的平均值。
进行优化操作。首先，使用Adam优化器对loss_xe和w_match * loss_l2u进行优化。然后，将ema_op和model_vars()中所有名称带有kernel的变量进行指数滑动平均操作，再将它们乘以(1-wd)进行权重衰减。最后，将所有操作合并成train_op。
对于调参，只重新训练batch norm，即将所有除skip_ops外的其他更新操作合并为train_bn。
返回一个EasyDict对象，包含了x_in、y_in、l_in、train_op、tune_op、classify_raw、classify_op等。其中，classify_raw表示在没有应用ema时，分类模型对x_in进行前向传播的结果，classify_op表示在应用ema之后，分类模型对x_in进行前向传播的结果。

展开来讲：

    def model(self, nu, w_match, warmup_kimg, batch, lr, wd, ema, beta, mixmode, use_ema_guess, **kwargs):hwc = [self.dataset.height, self.dataset.width, self.dataset.colors]x_in = tf.placeholder(tf.float32, [None] + hwc, 'x')y_in = tf.placeholder(tf.float32, [None, nu] + hwc, 'y')l_in = tf.placeholder(tf.int32, [None], 'labels')wd *= lrw_match *= tf.clip_by_value(tf.cast(self.step, tf.float32) / (warmup_kimg << 10), 0, 1)augment = MixMode(mixmode)classifier = functools.partial(self.classifier, **kwargs)

这是一个模型定义函数，输入参数包括nu（无标签数据集的数量）、w_match（匹配权重）、warmup_kimg（预热步长）、batch（批大小）、lr（学习率）、wd（权重衰减）、ema（指数滑动平均系数）、beta（数据增强的beta参数）、mixmode（数据增强模式）和其他可选参数。该函数返回一个分类器。

该函数首先根据数据集的高、宽和通道数创建一个输入占位符x_in和一个标签占位符y_in。

然后，将权重衰减乘以学习率，并将匹配权重乘以一个warmup_kimg参数，以在前几个迭代中逐渐增加该权重。

接着，使用给定的数据增强模式创建一个数据增强器augment。

最后，函数返回一个分类器，该分类器使用self.classifier函数作为主要分类器，其中的参数使用了kwargs，该函数是一个偏函数，其中已经部分确定了一些参数。

        classifier(x_in, training=True)  # Instantiate network.ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=ema)ema_op = ema.apply(utils.model_vars())ema_getter = functools.partial(utils.getter_ema, ema)

这段代码用于实例化一个神经网络分类器（classifier），并使用指数移动平均（Exponential Moving Average）对其参数进行平滑处理。

首先，通过调用classifier(x_in, training=True)来实例化网络，其中x_in是输入数据，training=True表示在训练模式下运行网络。

然后，使用指数移动平均（Exponential Moving Average，简称EMA）对网络的参数进行平滑处理。具体来说，通过调用tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=ema)来创建一个指数移动平均器，其中decay参数指定了平均的衰减率。

接着，通过调用ema.apply(utils.model_vars())来将指数移动平均器应用于网络的所有参数。这将为每个参数创建一个EMA副本，并更新其值。

最后，使用functools.partial将utils.getter_ema和EMA副本绑定在一起，创建一个ema_getter函数，用于在测试模式下获取网络参数的EMA副本。这将确保在测试模式下，网络参数将始终是平滑的EMA副本，而不是训练模式下的原始参数。

y = tf.reshape(tf.transpose(y_in, [1, 0, 2, 3, 4]), [-1] + hwc)guess = self.guess_label(tf.split(y, nu), classifier,getter=ema_getter if use_ema_guess else None, **kwargs)ly = tf.stop_gradient(guess.p_target)lx = tf.one_hot(l_in, self.nclass)xy, labels_xy = augment([x_in] + tf.split(y, nu), [lx] + [ly] * nu, [beta, beta])x, y = xy[0], xy[1:]labels_x, labels_y = labels_xy[0], tf.concat(labels_xy[1:], 0)del xy, labels_xy

这段代码用于对输入数据进行一些操作，包括将输入标签（y_in）进行转置和重塑，使用分类器对标签进行预测，然后进行数据增强和标签拼接。

首先，使用tf.transpose将输入标签y_in进行转置，以便在后面进行reshape操作。然后，使用tf.reshape将转置后的标签y_in重塑为[-1] + hwc的形状，其中hwc表示标签y_in的高度、宽度和通道数。这将y_in从一个5D张量转换为一个2D张量。num_views 表示每个样本所包含的视角数量。

（详细解释）tf.transpose(y_in, [1,0,2,3,4])，将y_in的维度从(batch_size, num_views, height, width, channels)变为(num_views, batch_size, height, width, channels)。使用tf.reshape函数将转置后的标签y_in重塑为一个新的形状，即[-1] + hwc。将y_in从一个5D张量转换为一个2D张量，其中第一维度表示了所有样本和视角的总数。具体来说，将第二到第五维度平坦化，即(batch_size * num_views, height, width, channels)转换为(batch_size * num_views * height * width * channels)。这种重塑操作可以将标签变为一个长向量，方便后续操作。

接下来，使用分类器对标签进行预测。具体来说，使用self.guess_label函数对重塑后的标签y进行预测，其中guess.p_target是预测的概率，可以用于计算分类器的损失函数。如果use_ema_guess为True，则使用ema_getter获取分类器参数的EMA副本进行预测。

（详细解释）y形状为(batch_size * num_views * height * width * channels），tf.split(y, nu) 将 y 按照 nu 的值在第一维度上进行分割，得到一个包含 nu 个张量的列表。classifier 是用于分类的网络模型，它将每个标签数据映射为一个类别，并同时输出每个类别的置信度。getter 是一个函数，用于获取模型中的参数，这里使用 ema_getter 函数来获取使用指数移动平均法（Exponential Moving Average，EMA）计算的模型参数，以提高模型的鲁棒性。**kwargs 表示其他可选的参数，这些参数会传递给 guess_label 方法。

生成标签的独热编码和停止梯度的标签分布。具体来说，l_in 是一个形状为 (batch_size, ) 的张量，表示输入的真实标签。self.nclass 是一个标量，表示标签的类别数量。因此tf.one_hot(l_in, self.nclass) 会将真实标签 l_in 编码为一个形状为 (batch_size, self.nclass) 的独热编码张量，其中每一行表示一个标签的独热编码。

guess 是通过 guess_label 方法生成的一组伪标签。在该方法中，伪标签的生成是通过预测标签的分布来实现的，即 guess.p_target 表示标签数据的估计分布。为了避免在训练时反向传播误差到伪标签，导致网络训练不稳定，这里使用 tf.stop_gradient 函数将 guess.p_target 停止梯度，生成一个形状与其相同的新张量 ly。

最终，lx 和 ly 分别表示真实标签和伪标签的独热编码，它们会被用于训练网络。

然后，进行数据增强和标签拼接。具体来说，将输入数据x_in和预测的标签guess.p_target（使用tf.split对预测的标签进行分割）传递给augment函数，对它们进行数据增强（augmentation）。augment函数返回增强后的数据和标签。最后，将增强后的数据x和增强后的标签y拆分为单独的张量，并将输入标签l_in进行one-hot编码，得到labels_x和labels_y。最后，删除xy和labels_xy以释放内存。

（详细解释）augment 是一个数据增强的函数，它接受三个参数：data、labels 和 params，分别表示原始数据、标签和数据增强的参数。在这里，[x_in] + tf.split(y, nu) 表示将原始数据 x_in 和伪标签数据 y 按照视角数 nu 进行拆分，拼接成一个列表传递给 augment 函数。类似地，[lx] + [ly] * nu 表示将真实标签的独热编码 lx 和伪标签的独热编码 ly 按照视角数 nu 进行拆分，并使用列表推导式生成一个长度为 nu 的列表，最后将这两个列表拼接起来。params 参数中包含了两个值，都是标量 beta。它们用于控制数据增强时两种操作的强度，具体操作是随机剪裁和随机翻转。augment 函数的返回值是一个元组，包含增强后的数据和标签。在这里，xy 和 labels_xy 分别表示增强后的数据和标签。其中，xy[0] 表示增强后的原始数据，xy[1:] 表示增强后的伪标签数据；labels_xy[0] 表示增强后的真实标签独热编码，labels_xy[1:] 表示增强后的伪标签独热编码。最后，通过将 xy 拆分为 x 和 y，将 labels_xy 拆分为 labels_x 和 labels_y，分别表示增强后的原始数据、增强后的伪标签数据、增强后的真实标签独热编码和增强后的伪标签独热编码，用于训练网络。最后通过 del xy, labels_xy 删除不再需要的变量，释放内存。

        batches = layers.interleave([x] + y, batch)skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)logits = [classifier(batches[0], training=True)]post_ops = [v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) if v not in skip_ops]for batchi in batches[1:]:logits.append(classifier(batchi, training=True))logits = layers.interleave(logits, batch)logits_x = logits[0]logits_y = tf.concat(logits[1:], 0)

这段代码主要是为了计算训练数据和伪标签数据的logits（分类器输出的未经softmax处理的概率），并计算损失函数。

首先通过调用layers.interleave函数将训练数据和伪标签数据交错分组，形成一个新的batch列表，其中第一个元素是训练数据，其余元素是伪标签数据。

然后通过循环遍历每个batch，调用分类器函数classifier计算每个batch的logits。在计算logits的过程中，通过设置training=True来启用训练模式，以便在BN层中记录训练过程中的均值和方差，并在测试过程中使用它们进行归一化。

计算完logits后，通过调用layers.interleave函数将它们重新交错分组，然后将第一个元素赋给logits_x变量，其余元素赋给logits_y变量。

        loss_xe = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels_x, logits=logits_x)loss_xe = tf.reduce_mean(loss_xe)loss_l2u = tf.square(labels_y - tf.nn.softmax(logits_y))loss_l2u = tf.reduce_mean(loss_l2u)tf.summary.scalar('losses/xe', loss_xe)tf.summary.scalar('losses/l2u', loss_l2u)

这段代码计算了两个损失函数。第一个是 softmax 交叉熵损失函数，用来计算有标签数据的分类误差，它被赋值给了变量 loss_xe。第二个是 L2 损失函数，用于衡量无标签数据的预测结果与其平滑后的伪标签之间的差异，它被赋值给了变量 loss_l2u。这两个损失函数分别使用了 TensorFlow 中的 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2() 和 tf.square() 函数进行计算，并用 tf.reduce_mean() 函数求取了它们的平均值。在这里，tf.summary.scalar() 函数被用来在 TensorBoard 中记录损失函数的值。

        post_ops.append(ema_op)post_ops.extend([tf.assign(v, v * (1 - wd)) for v in utils.model_vars('classify') if 'kernel' in v.name])train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss_xe + w_match * loss_l2u, colocate_gradients_with_ops=True)with tf.control_dependencies([train_op]):train_op = tf.group(*post_ops)# Tuning op: only retrain batch norm.skip_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)classifier(batches[0], training=True)train_bn = tf.group(*[v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)if v not in skip_ops])

这段代码是在训练模型的过程中，定义了一些后处理操作（post_ops），然后使用Adam优化器最小化交叉熵损失（loss_xe）和L2正则化损失（loss_l2u）的和。其中，L2正则化损失用于匹配有标签样本和无标签样本的特征分布，以实现半监督学习的目的。tf.summary.scalar用于记录损失的变化情况。with tf.control_dependencies([train_op])语句确保在进行后续操作之前，train_op操作先被执行。另外，还定义了一个操作train_bn，用于只重新训练BN层。

        return EasyDict(x=x_in, y=y_in, label=l_in, train_op=train_op, tune_op=train_bn,classify_raw=tf.nn.softmax(classifier(x_in, training=False)),classify_op=tf.nn.softmax(classifier(x_in, getter=ema_getter, training=False)))

这段代码返回了一个包含各种操作和张量的EasyDict对象。它包括输入张量x_in，y_in和l_in，两个分类器的softmax输出，训练操作train_op和调整操作train_bn，以及其他一些操作。这个对象的目的是使训练和测试代码更加简洁和易于理解。

def main(argv):del argv  # Unused.dataset = DATASETS[FLAGS.dataset]()log_width = utils.ilog2(dataset.width)model = AblationMixMatch(os.path.join(FLAGS.train_dir, dataset.name),dataset,lr=FLAGS.lr,wd=FLAGS.wd,arch=FLAGS.arch,batch=FLAGS.batch,nclass=dataset.nclass,ema=FLAGS.ema,beta=FLAGS.beta,use_ema_guess=FLAGS.use_ema_guess,T=FLAGS.T,mixmode=FLAGS.mixmode,nu=FLAGS.nu,w_match=FLAGS.w_match,warmup_kimg=FLAGS.warmup_kimg,scales=FLAGS.scales or (log_width - 2),filters=FLAGS.filters,repeat=FLAGS.repeat)model.train(FLAGS.train_kimg << 10, FLAGS.report_kimg << 10)

这段代码是一个调用AblationMixMatch类实例化一个模型，并训练的函数。首先会根据FLAGS中的数据集名称选择对应的数据集，然后通过AblationMixMatch类构造模型。FLAGS中包含了训练需要用到的超参数，例如学习率、权重衰减、卷积神经网络结构等。最后，调用模型的train方法，训练模型并输出训练结果。其中，FLAGS.train_kimg和FLAGS.report_kimg是指训练步数和结果输出步数，都需要左移10位，因为模型使用的是Mini-batch SGD，每一步的batch size是2的整数次幂

if __name__ == '__main__':utils.setup_tf()flags.DEFINE_float('wd', 0.02, 'Weight decay.')flags.DEFINE_float('ema', 0.999, 'Exponential moving average of params.')flags.DEFINE_float('beta', 0.5, 'Mixup beta distribution.')flags.DEFINE_bool('use_ema_guess', False, 'Whether to use EMA parameters when guessing labels.')flags.DEFINE_float('T', 0.5, 'Softmax sharpening temperature.')flags.DEFINE_enum('mixmode', 'xxy.yxy', MixMode.MODES, 'Mixup mode')flags.DEFINE_float('w_match', 100, 'Weight for distribution matching loss.')flags.DEFINE_integer('warmup_kimg', 128, 'Warmup in kimg for the matching loss.')flags.DEFINE_integer('scales', 0, 'Number of 2x2 downscalings in the classifier.')flags.DEFINE_integer('filters', 32, 'Filter size of convolutions.')flags.DEFINE_integer('repeat', 4, 'Number of residual layers per stage.')FLAGS.set_default('dataset', 'cifar10.3@250-5000')FLAGS.set_default('batch', 64)FLAGS.set_default('lr', 0.002)FLAGS.set_default('train_kimg', 1 << 16)app.run(main)

这段代码是一个 Python 脚本的主函数，会在运行时执行。该脚本提供了许多可选的命令行参数，用于指定不同的超参数设置。在此之后，脚本调用了 utils.setup_tf() 函数，该函数是一个工具函数，用于设置 TensorFlow 运行时的 GPU 环境等配置。最后，脚本调用了 app.run(main) 函数来运行 main 函数。main 函数主要是构建了一个 AblationMixMatch 模型，并调用 train 函数来训练模型。

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