defrun_iter(self,data_batch,train_mode,**kwargs):iftrain_mode:# 对于每次迭代,最终是调用如下函数 outputs=self.model.train_step(data_batch,...)else:# 对于每次迭代,最终是调用如下函数 outputs=self.model.val_step(data_batch,...)if'log_vars'inoutputs:self.log_buffer.update(outputs['log_vars...
self.call_hook('before_train_epoch') time.sleep(2) # Prevent possible deadlock during epoch transition for i, data_batch in enumerate(self.data_loader): self.data_batch = data_batch self._inner_iter = i self.call_hook('before_train_iter') self.run_iter(data_batch, train_mode=True, ...
最终是调用如下函数outputs=self.model.train_step(data_batch,...)else:# 对于每次迭代,最终是调用如下函数outputs=self.model.val_step(data_batch,...)if'log_vars'inoutputs:self.log_buffer.update(outputs['log_vars'],...)self.outputs=outputs...
可以发现,在调用 model 本身的 train_step 前,需要额外调用 scatter 函数,前面说过该函数的作用是处理 DataContainer 格式数据,使其能够组成 batch,否则程序会报错。 如果是分布式训练,则调用的实际上是 mmcv/parallel/distributed.py/MMDistributedDataParallel,最终调用的依然是 model 本身的 train_step 或者 val_step。
在mmdetection中设置batch size是一个常见的需求,通常用于调整训练过程中的数据吞吐量,以优化训练速度和模型性能。以下是关于如何在mmdetection中设置batch size的详细步骤: 查找mmdetection的官方文档: 官方文档是了解mmdetection配置和使用的最佳途径。你可以访问mmdetection的GitHub页面或官方文档页面来查找关于设置batch size...
《原创》mmdetection在训练过程中打印batch中的图像名 在linux下使用find找到epoch_based_runner.py 在train()中找到: fori, data_batchinenumerate(self.data_loader): self._inner_iter=i self.call_hook('before_train_iter') 加入:print(data_batch['img_metas'])...
load data 的过程: cfg 文件里的 workers_per_gpu 是用于 DataLoader 的,开多几个子进程作为 worker 实现数据读取以及预处理,加快数据加载的效率,而 batch size 仍然是由 samples_per_gpu 决定。 __EOF__ 本文作者:龙雪的博客 本文链接:https://www.cnblogs.com/sakura-yuki/p/18532037.html关于博主:评论...
lr=0.02 for 8 GPUs and 2 img/gpu (batch size = 8*2 = 16), DEFAULT lr=0.08 for 16 GPUs * 4 imgs/gpu _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime....
return data #在epoch_based_runner.py def run(self, data_loaders, workflow, max_epochs=None, **kwargs): epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs) def train(self, data_loader, **kwargs): for i, data_batch in enumerate(self.data_loader):#这里调用的 CustomDataset类的__getitem__方法 ...
设置batch_size: data = dict(samples_per_gpu=16, # 每个gpu分配16张图像workers_per_gpu=2, # 分配两个gputrain=dict(type='RepeatDataset',times=3, # 重复训练3次...)) 设置完成后,直接就可以进行python tools/train.py ,进行训练。可以自行进行相关的配置,比如--gpu-id等等。