下面先把这三句指令逐行解释清楚，再告诉你如何在 PyCharm 里“图形化”地完成同样的动作。你只要把指令里的「参数」换成 PyCharm 的「Run/Debug Configuration」即可。
一、指令逐句翻译（以深度学习专家口吻）
python3 train.py config/train_reweight.yaml 用 Python3 执行项目根目录下的 train.py，并把配置文件 train_reweight.yaml 传进去。 • train_reweight.yaml 里大概率写着： – 用少量 identity 样本（或带 identity loss 的样本）做第一轮训练； – 只更新或初始化与「身份/ID」相关的网络权重（例如 ArcFace head、ID loss 分支、Re-ID 模块等）； – 其他层要么冻结，要么用极低学习率。 这一步的目的通常是“预热”或“校准”身份相关权重，避免后面主训练时身份分支随机初始化导致震荡。
python3 extract_id_weight.py config/train_reweight.yaml 把第 1 步训练得到的 checkpoint 中，与身份相关的权重单独抠出来，保存成一个更小的权重文件（例如 id_weights.pth）。 • 这样做的好处： – 主训练时可以只加载身份权重，而不加载整个大模型； – 便于后续做身份蒸馏、迁移、可视化。
python3 train.py config/train_main.yaml 用 Python3 执行 train.py，传入真正的主训练配置 train_main.yaml。 • 该配置会： – 加载上一步提取的 id_weights.pth 作为身份分支的初始化； – 打开全部网络层，使用更大 batch、更长 epoch、更复杂的 loss； – 最终收敛出可用于推理的完整模型。
二、在 PyCharm 里怎么“点鼠标”完成同样的操作
前置条件 • PyCharm 已打开项目根目录； • Python interpreter 已选（最好是你 conda/venv 里那个 python3）； • requirements.txt 已安装。
创建第 1 个运行配置（train_reweight.yaml）
菜单 Run → Edit Configurations…
左上角 “+” → Python
右侧填写： Name: train_reweight（随意起） Script path: 选 train.py（或填绝对路径：PROJECT_DIR/train.py） Parameters: config/train_reweight.yaml Python interpreter: 选你的虚拟环境 Working directory: 选项目根目录（保证相对路径一致）
点 OK 保存。
以后直接点 ▶️ 或 Shift+F10 就能跑第一句指令。
创建第 2 个运行配置（extract_id_weight） 步骤同上，只是： Script path: extract_id_weight.py Parameters: config/train_reweight.yaml Name: extract_id_weight
创建第 3 个运行配置（train_main.yaml） Script path: train.py Parameters: config/train_main.yaml Name: train_main
运行顺序 train_reweight → extract_id_weight → train_main 你可以手动依次点 ▶️，也可以用 PyCharm 的「Compound」配置或「Before Launch」链式触发，但这些属于进阶技巧，先手动跑通即可。
三、常见坑提醒
• 路径：PyCharm 里 Working directory 没设对，train.py 会找不到 config 文件夹。 • GPU：若代码用 torch.cuda，请确认 Run Configuration 的 Environment variables 里 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置正确。 • 日志：train.py 通常会把 log 写到 ./logs/xxx，PyCharm 的 Console 可能刷太快，可改用「Save console output to file」。 • 断点调试：在 train.py 或 model/*.py 里打断点后，用 Debug ▶️ 而不是 Run ▶️，可单步查看 identity 权重的更新过程。
至此，你已经把三条命令行操作完全“PyCharm 化”了。