一、workers train.py中关于workers设置代码如下: workers是指数据装载时cpu所使用的线程数,默认为8,但是按照默认的设置来训练往往会导致我们的CPU爆内存,会导致其他进程进行关闭(例如浏览器),我的电脑设置为4是刚刚可以利用完内存,可以看下图,如果我没提交的>虚拟内存+实际内存,内存就会被完全占用。 二、batch-size...
1.首先yolov5 batch size设成1,图片输入使用默认输入看看显存会不会爆 2.1如果不行，修改图片大小 3...
模型的权重文件地址 ,这里要改成你想参与验证的模型的路径。 1.3"–batch-size" 在这里插入图片描述 前向传播的批大小。 1.4"–imgsz’, ‘–img’, '–img-size" 在这里插入图片描述 输入网络的图片分辨率 默认640 × 640。 1.5"–conf-thres" 在这里插入图片描述 置信度阈值。 1.6"–iou-thres" 在这里...
train_size = int(0.8 * len(total_data)) test_size = len(total_data) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size]) train_dataset, test_dataset 1. 2. 3. 4. batch_size = 32 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(tr...
batch-size 就是一次往GPU哪里塞多少张图片了。决定了显存占用大小,默认是16。 parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch') 1. 训练时显存占用越大当然效果越好,但如果爆显存,也是会无法训练的。我使用–batch-size 32时,显存...
只是学习性质的话，可以拿yolov5-s玩一玩，input改到320*320或者更低，应该可以整个4-8的bs。拿来做...
batch_size设小一点,input设置小一点:- 我刚开始取得batch_size是16(没错我的笔记本就是如此的垃圾)- inputsize取得6000X2000(因为之前想要完成的任务是要做焊缝识别的,图片数据的分辨率比较特殊,暴力的修改了inputsize然后忘记修改了) 最终导致了直接卡死~所以说深度学习真的很依赖于硬件配置哦。
batch-size:一次喂多少数据,yolov5x 16gb显存,数据量大只能开到12,所以可以不传按默认16; img-size: 训练和测试数据集的图片尺寸(个人理解为分辨率),默认640,640nargs='+' 表示参数可设置一个或多个; rect: 只要加上’–rect’程序就会将rect设为true(应该是训练时启用矩形训练); ...
1.定义一个冻结层, 冻结之前的学习率和bs可以设置大一点。 2.设置不更新权重param.requires_grad = False 整个过程如下 #冻结阶段训练参数,learning_rate和batch_size可以设置大一点Freeze_Epoch = 100Freeze_batch_size= 32Freeze_lr= 1e-3#解冻阶段训练参数,learning_rate和batch_size设置小一点UnFreeze_Epoch ...
加强批归一化层(Batch Normalization)的效果。当模型设置 BN 操作后,训练时会尽可能增大批样本总量(BatchSize),因为 BN 原理为计算每一个特征层的均值和方差,如果批样本总量越大,那么 BN 计算的均值和方差就越接近于整个数据集的均值和方差,效果越好。