step=[8, 11]) 在上面的代码中,lr=0.02指定了初始学习率为0.02。lr_config字典中则定义了学习率调整策略,包括学习率调整方式(policy)、预热方式(warmup)、预热迭代次数(warmup_iters)、预热比例(warmup_ratio)以及学习率调整步长(step)等。通过调整这些参数,可以灵活地控制学习率的变化。 需要注意的是,在MMDete...
(1) 调用 runner 中的 train_step 或者 val_step 在runner 中调用 train_step 或者 val_step,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #===mmcv/runner/epoch_based_runner.py===iftrain_mode:outputs=self.model.train_step(data_batch,...)else:outputs=self.model.val_step(data...
lr_config = dict(policy='step',warmup='linear',warmup_iters=500,warmup_ratio=0.001,step=[8, 11]) # 表示初始学习率在第8和11个epoch衰减10倍 还有其他的配置方案: Poly schedule lr_config = dict(policy='poly', power=0.9, min_lr=1e-4, by_epoch=False) ConsineAnnealing schedule lr_conf...
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=0.1, norm_type=2)) checkpoint_config = dict(interval=20) # 20个epoch保存一次权重 log_config = dict(interval=20, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')]) # learning policy lr_config = dict(policy='step', step=[100]) runner = dict(type='...
lr_config = dict( # 学习率调整配置,用于注册 LrUpdater hook。 policy='step', # 调度流程(scheduler)的策略,也支持 CosineAnnealing, Cyclic, 等。请从 https:///open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 参考 LrUpdater 的细节。
这里,我们只使用单 gpu,且 img_per_gpu = 2,则设置 lr = 0.00125。 这里说一下 epoch 的选择,默认 total_epoch = 12,learning_policy 中,step = [8,11]。total_peoch 可以自行修改,若 total_epoch = 50,则 learning_policy 中,step 也相应修改,例如 step = [38,48]。 至此,配置文件已修改完毕...
# optimizer # lr is set for a batch size of 8 optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) optimizer_config = dict(grad_clip=None) # learning policy lr_config = dict( policy='step', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=0.001, # [7] yie...
注册必备 hookrunner.register_training_hooks(cfg.lr_config, optimizer_config,cfg.checkpoint_config, cfg.log_config,cfg.get('momentum_config', None))# 5.如果需要 val,则还需要注册 EvalHookrunner.register_hook(eval_hook(val_dataloader, **eval_cfg))# 6.注册用户自定义 hookrunner.register_hook(...
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # learning policy lr_config = dict(policy='step', step=[3]) # actual epoch = 3 * 3 = 9 checkpoint_config = dict(interval=1) # yapf:disable log_config = dict( ...
用于解决梯度消失和爆炸问题 lr_config = dict( #学习策略 policy='step', #学习率策略,比如fixed(学习率固定)、离散的:step(在迭代了固定次数后以一定比例降低学习率)、multistep(预设迭代不同次数之后以一定比例降低学习率) step和multistep比较常用 #学习率策略 连续函数形式的:exp(学习率指数变化)、inv、...