samples_per_gpu=16, workers_per_gpu=4, # 其他数据加载相关配置... ) 这里samples_per_gpu指定了每个GPU上的批量大小,workers_per_gpu指定了每个GPU用于数据加载的进程数。通过调整这些参数,我们可以平衡数据加载的速度和内存消耗。 总结: 通过以上的介绍,我们了解了MMDetection中数据加载器的构建过程。在实际应用...
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:评论和私信会在第一时间回...
samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type='CocoDataset', ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json', img_prefix='data/coco/train2017/', ... ), ... ) 在上述配置中,ann_file字段指定了标注文件的路径,img_prefix字段则指定了图片文件的路径。 三、模型训练 当配置...
# 每个GPU的batch_size,注意不能让其超过显存 samples_per_gpu=2, # 每个GPU的workers workers_per_gpu=2, train=dict(...),, val=dict(...), test=dict(...) # 每隔interval个epoch会进行一次evaluation,指标为bbox evaluation = dict(interval=1, metric='bbox') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
samples_per_gpu=2, # 每个GPU的batch_size,注意不能让其超过显存 workers_per_gpu=2, # 每个GPU的workers # 总的batch_size就是单个GPU的batch_size*GPU数量 # 学习率lr和总batch_size成正比,默认的lr在schedules文件目录下可以看到 train=dict(
samples_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 Batch size workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 分配的数据加载线程数 train=dict( # 训练数据集配置 type='CocoDataset', # 数据集的类别, 更多细节请参考 https:///open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/datasets/coco.py#L19。
* workers_per_gpu: 读取数据时每个gpu分配的线程数 。 * samples_per_gpu: 每个gpu读取的图像数量,该参数和训练时的gpu数量决定了训练时的batch_size。 * train:字典。训练时的数据参数设置,包含了训练时使用的数据集类型,以及训练数据的储存位置,标注文件位置,上述的train_pipline信息等。 * val:字典。训...
dataset, samples_per_gpu=BATCH_SIZE, workers_per_gpu=0, dist=False, shuffle=False)#build the model and load checkpointcfg.model.train_cfg =None _test_cfg= cfg.get('test_cfg')if_test_cfgisNone: _test_cfg= cfg.model.get('test_cfg')assert_test_cfgisnotNone ...
# 2. 数据配置data=dict(samples_per_gpu=2,# batch_size大小workers_per_gpu=2,# 每个GPU的线程数, 影响dataload的速度# 2.1 训练集配置train=dict(type='CocoDataset',ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json',img_prefix='data/coco/train2017/',# 数据预处理步骤pipeline=[dict(type...
data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type=dataset_type, classes=classes, ann_file='path/to/your/train/data', ...), val=dict( type=dataset_type, classes=classes, ann_file='path/to/your/val/data', ...), test=dict( type=dataset_type, classes=classes,...