from?__future__?import?division
import?logging
import?random
import?numpy?as?np
import?re
from?collections?import?OrderedDict

import?torch
from?mmcv.runner?import?Runner?DistSamplerSeedHook?obj_from_dict
from?mmcv.parallel?import?MMDataParallel?MMDistributedDataParallel

from?mmdet?import?datasets
from?mmdet.core?import?（DistOptimizerHook?DistEvalmAPHook
????????????????????????CocoDistEvalRecallHook?CocoDistEvalmAPHook
????????????????????????Fp16OptimizerHook）
from?mmdet.datasets?import?build_dataloader?DATASETS
from?mmdet.models?import?RPN
#?from?.env?import?get_root_logger

def?get_root_logger（log_file=None?log_level=logging.INFO）:
????logger?=?logging.getLogger（‘mmdet‘）
????#?if?the?logger?has?been?initialized?just?return?it
????if?logger.hasHandlers（）:
????????return?logger

????logging.basicConfig（
????????format=‘%（asctime）s?-?%（levelname）s?-?%（message）s‘?level=log_level）
????#?rank?_?=?get_dist_info（）
????#?if?rank?!=?0:
????#?????logger.setLevel（‘ERROR‘）
????#?elif?log_file?is?not?None:
????#?????file_handler?=?logging.FileHandler（log_file?‘w‘）
????#?????file_handler.setFormatter（
????#?????????logging.Formatter（‘%（asctime）s?-?%（levelname）s?-?%（message）s‘））
????#?????file_handler.setLevel（log_level）
????#?????logger.addHandler（file_handler）

????return?logger

def?set_random_seed（seed?deterministic=False）:
????“““Set?random?seed.
????Args:
????????seed?（int）:?Seed?to?be?used.
????????deterministic?（bool）:?Whether?to?set?the?deterministic?option?for
????????????CUDNN?backend?i.e.?set?‘torch.backends.cudnn.deterministic‘
????????????to?True?and?‘torch.backends.cudnn.benchmark‘?to?False.
????????????Default:?False.
????“““
????random.seed（seed）
????np.random.seed（seed）
????torch.manual_seed（seed）
????torch.cuda.manual_seed_all（seed）
????if?deterministic:
????????torch.backends.cudnn.deterministic?=?True
????????torch.backends.cudnn.benchmark?=?False


def?parse_losses（losses）:
????log_vars?=?OrderedDict（）
????for?loss_name?loss_value?in?losses.items（）:
????????if?isinstance（loss_value?torch.Tensor）:
????????????log_vars[loss_name]?=?loss_value.mean（）
????????elif?isinstance（loss_value?list）:
????????????log_vars[loss_name]?=?sum（_loss.mean（）?for?_loss?in?loss_value）
????????else:
????????????raise?TypeError（
????????????????‘{}?is?not?a?tensor?or?list?of?tensors‘.format（loss_name））

????loss?=?sum（_value?for?_key?_value?in?log_vars.items（）?if?‘loss‘?in?_key）

????log_vars[‘loss‘]?=?loss
????for?name?in?log_vars:
????????log_vars[name]?=?log_vars[name].item（）

????return?loss?log_vars


def?batch_processor（model?data?train_mode）:
????losses?=?model（**data）
????loss?log_vars?=?parse_losses（losses）

????outputs?=?dict（
????????loss=loss?log_vars=log_vars?num_samples=len（data[‘img‘].data））

????return?outputs


def?train_detector（model
???????????????????dataset
???????????????????cfg
???????????????????distributed=False
??