def train_step(self, data: Union[dict, tuple, list], optim_wrapper: OptimWrapper) -> Dict[str, torch.Tensor]: # 调用data_preprocessor和_run_forward,计算得到losses with optim_wrapper.optim_context(self): data = self.data_preprocessor(data, True) losses = self._run_forward(data, mode='l...
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_wrapper()。 默认为无。 param_scheduler– 用于更新优化器参数的参数调度器。 如果...
GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti CUDA_HOME: /home/fazal/anaconda3/envs/mmd NVCC: Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.124 GCC: gcc (Ubuntu 11.3.0-1ubuntu1~22.04) 11.3.0 PyTorch: 1.13.1 PyTorch compiling details: PyTorch built with: GCC 9.3 C++ Version: 201402 Intel(R) oneAP...
'optim_wrapper', parent=MMENGINE_OPTIM_WRAPPERS, locations=['mmyolo.engine.optimizers']) # manage constructors that customize the optimization hyperparameters. OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS = Registry( 'optimizer constructor', parent=MMENGINE_OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS) 'optimizer constructor', parent=MM...
build_optim_wrapper # `build_optimizer` should be called before `build_param_scheduler` # because the latter depends on the former self.optim_wrapper = self.build_optim_wrapper(self.optim_wrapper) build_param_scheduler if self.param_schedulers is not None: ...
if is_module_wrapper(module): # 判断是否是被DataParallel包装 module = module.module module._load_from_state_dict(………) save_checkpoint 由EpochBasedRunner和IterBasedRunner实现,checkpoint_hook将会调用该方法,就两点注意一下。 mmcv在保存前,会把模型的所有tensor都放到cpu上。嘶,为什么要大费周章做这一...
optim_wrapper = dict( type='OptimWrapper', optimizer=dict(type='AdamW', lr=0.0001, weight_decay=0.0001), clip_grad=dict(max_norm=0.1, norm_type=2), paramwise_cfg=dict( custom_keys={'backbone': dict(lr_mult=0.1, decay_mult=1.0)})) ...
optim_wrapper=dict(optimizer=dict(lr=base_lr)) # 第二 stage 切换 pipeline 的 epoch 时刻也改变了 _base_.custom_hooks[1].switch_epoch=max_epochs-num_epochs_stage2 val_evaluator=dict(ann_file=data_root+'balloon/val/balloon_val.json') ...
client_args=dict(backend='disk')lr=0.002optim_wrapper=dict(type='OptimWrapper',...
mmdet3d 框架是商汤的 3D 目标检测工具箱,支持训练、评测、可视化。详情:mmdet3d 官网、官方文档。官方文档中,提供了 3 种不同的方式:支持新的数据格式、将新数据的格式转换为现有数据的格式、将新数据集的格式转换为一种当前可支持的中间格式。这三种方式大同小异。本质都是 4 步: ...