optimizer构造起来就相对比较复杂了,来看一下config文件中optimizer的配置optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001),mmdetecion还是用pytorch的Optimizer类作为优化器,所以我们要用注册器机制将pytorch中的SGD、Adam等都注册了。下面我们先回忆一下pytorch.Optimizer的构造参数,比如:{'...
其中,optimizer_config、momentum_config和lr_config上文已经涉及了,这里不再介绍,介绍剩下的三个的作用。 Checkpoint config来源于MMCV中的CheckpointHook,用于控制模型参数的本地保存,可以在配置文件中添加如下字段来设置,其中常用的参数有三个,interval表示保存频率(多少轮进行一次保存),save_optimizer表示是否保存优化器...
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) # 优化参数,lr为学习率,momentum为动量因子,weight_decay为权重衰减因子optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # 梯度均衡参数 # learning policy lr_config = dict( policy='step', # 优化策略...
optimizer_config = dict( # optimizer hook 的配置文件,执行细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py#L8。 grad_clip=None) # 大多数方法不使用梯度限制(grad_clip)。 lr_config = dict( # 学习率调整配置,用于注册 LrUpdater hook。 policy='step', #...
optimizer_config = dict(_delete_=True, grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) 其中,_delete_=True将用新键替换backbone字段中的所有旧键 2. 学习率配置 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...
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) lr_config = dict( policy='step', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=1.0 / 3, 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(pol...
runner.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 EvalHook runner.register_hook(eval_hook(val_dataloader,**eval_cfg))#6.注册用户自定义 hook ...
01, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) optimizer_config = dict() # 学习率策略 lr_config =...
Prepare a config 准备一个config Train, test, and inference models on the standard dataset. 训练、测试、预测模型在标准数据集上 Prepare the standard dataset 准备标准数据集 In this note, as we use the standard cityscapes dataset as an example. ...
optimizer_config,cfg.checkpoint_config,cfg.log_config,cfg.get('momentum_config',None))# 最后开始...