runner.py的train()调用loops.py的run() 代码如下 def run(self) -> torch.nn.Module: # 调用before_train的Hook self.runner.call_hook('before_train') # 进行训练迭代 while self._epoch < self._max_epochs and not self.stop_training: # 调用loops.py的run_epoch self.run_epoch() self._decide...
0# 表示一个val epoch 或者 train epoch内,iter的次数# 经过一个val_iter或者train_iter都加1,经过一个epoch后就归零ifmax_epochsisnotNoneandmax_itersisnotNone:raiseValueError('Only one of `max_epochs` or `max_iters` can be set.')# 不能同时指定self._max_epochs=max_epochs# EpochBasedRunner看...
不过首先,train函数中进行了当前epoch对dataloader的遍历,于是有获取batch的过程,进入了dataset的getitem,以此为开始看一下 数据集:开始__getitem__,以及在其中通过整个pipeline进行transform# 进入Custom3DDataset的getitem,根据mode,进入了self.prepare_train_data(idx) 在prepare_train_data中主要执行三步,首先get_data_...
parser.add_argument('--DEBUG', type=bool, default=True, help='debug mode') 1. 代码中间加入分布式环境变量: if args.DEBUG: args.launcher = 'pytorch' os.environ['LOCAL_RANK'] = str(0) os.environ['RANK'] = str(0) os.environ['WORLD_SIZE'] = str(get_dist_info()[1]) os.environ[...
1.2.4 重写train方法 上述过程只是完成了resnet50的初始化。在评估模型时,可以直接使用冻结好的resnet50;但是在train模式下,resnet50的所有层进入训练模式,白固定了,因此需要重新写train方法。 deftrain(self,mode=True): super(ResNet,self).train(mode) ...
其中model.train() 是保证BN层用每一批数据的均值和方差,而model.eval() 是保证BN用全部训练数据的均值和方差;而对于Dropout,model.train() 是随机取一部分网络连接来训练更新参数,而model.eval() 是利用到了所有网络连接。 (5) BN的API中比较重要的参数,一个是affine指定是否需要仿射,还有个是track_running_...
在mmdet中,数据增强通常是通过配置文件中的train_pipeline部分来实现的。以下是一个简单的配置示例,展示了如何在mmdet中使用数据增强: yaml train_pipeline: type: Compose components: - type: LoadImageFromFile - type: LoadAnnotations with_bbox: true - type: Resize img_scale: [(1333, 800), (1333, 133...
keep_ratio=False时,直接按照config配置中的img_scale来缩放图片,大值代表长边,小值代表短边,不会保持原有图片比例。 多尺度训练 train_pipeline = [ ... dict( type='Resize', img_scale=[(1333, 640), (1333, 800), (600,1080), (1200, 1000), (416,700)], multi...
, test_cfg=dict(panoptic_on=False)) # Modify dataset related settings data_root = '/kaggle/input/hubmap-hacking-the-human-vasculature/' classes = ("glomerulus", "blood_vessel", "unsure") dataset_type = 'CocoDataset' train_dataloader = dict( batch_size=2, num_workers=2, dataset=dict( ...
上一篇我们介绍了./tools/train.py的代码,这个文件是我们运行mmdet最开始的地方,他包含了一些训练前的准备工作,比如实例化模型和数据集等等,./tools/train.py运行到最后进入到了train_detector这个函数,这个…