它包括base_batch_size和enable。base_batch_size是优化器 lr 所基于的批量大小。enable是打开和关闭该功能的开关。 optim_wrapper– 计算模型参数的梯度。 如果指定,还应指定 train_dataloader。 如果需要自动混合精度或梯度累积训练。optim_wrapper的类型应该是 AmpOptimizerWrapper。 有关示例,请参见 build_optim_wra...
batch_data_samples: OptSampleList = None) -> Tuple[Dict]: #计算输入特征的批量大小(batch size) batch_size = mlvl_feats[0].size(0) #从 batch_data_samples 中构建二进制掩码 masks,以确定图像中的哪些位置将被忽略。. assert batch_data_samples is not None batch_input_shape = batch_data_sampl...
output = l.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding_str, use_bias=bias, \ kernel_initializer='he_normal', \ kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l=5e-4))(output) if normalize: output = l.BatchNormalization(axis=3)(output) if activation=='relu': output = l.ReLU()(output...
nn.functional.mse_loss(y_pred, y, reduce = True, size_average = True) 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返...
RetinaNet 在训练过程冻结了BN层 (2), (3),因为 batch size 太小了,这时候使用 BN 学习到的参数难以稳定 在mmdetection 中,大部分 detector 的配置文件中,通过设置 norm_eval=True 使得在训练过程冻结 BN 层,而在推理过程时使用 BN 层。 在训练过程冻结 BN 层是什么意思? 网络不会更新 γγ 和ββ 参数...
input_sp_tensor=SparseConvTensor(voxel_features,coors,self.sparse_shape,batch_size)...spatial_features=out.dense() 卷积完,输出为[2, 128, 2, 200, 176],然后height compression(openpcdet中的叫法,其实就是把高度和channels维度给view到了一个维度,全都保存了)得到[2, 256, 200, 176],也就是本步...
可以看到sampers_per_gpu就是控制batch_size的,决定了dataloader一次从dataset里取几个样本(几张图)。 注意这里单卡和多卡不一样,简单说sampers_per_gpu是决定每张卡取多少sampers,总的batch_size要乘以你用的gpu显卡数目 workers_per_gpu 这个参数决定读取数据时每个gpu分配的线程数 。
samples_per_gpu=1, # 这是batch_size workers_per_gpu=3, # 这是num workers train=dict( type='RepeatDataset', times=1, dataset=dict( type='TileDataset', ann_file=[ data_root + 'train.txt' ], img_prefix=[data_root], pipeline=train_pipeline)), ...
(root='data',train=True,download=True,transform=transform)# trainset放入数据加载器trainloader# 这样数据加载器trainloader就准备好了trainloader=DataLoader(trainset,batch_size=128,shuffle=True,num_workers=2)# 准备优化器 optimizeroptimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 准备日志...
assert batch_size == 1 2022-05-13 09:34:47,130 - mmdeploy - INFO - torch2onnx success. 2022-05-13 09:34:47,132 - mmdeploy - INFO - onnx2tensorrt of /data/pointcloud_alg/mmdeploy/work_dir/end2end.onnx start. 2022-05-13 09:34:47,992 - mmdeploy - INFO - Successfully ...