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...
但是如果设置得太小,gpu会跑不满。比如当workers=1时,显卡功耗只得72W,速度慢了一半;workers=4时,显卡功耗能上到120+w,完全榨干了显卡的算力。所以需要根据你实际的算力调整这个参数。 2. 对于batch-size,有点玄学。理论是能尽量跑满显存为佳,但实际测试下来,发现当为8的倍数时效率更高一点。就是32时的训练效...
一般为data文件夹下的xxx.yaml文件epochs：设置训练的轮数（自己电脑上一般建议先小一点，测试一下，看跑一轮要多久）batch-size：每次输出给神经网络的图片数，（需要根据自己电脑性能进行调整）img-size：
在非极大值抑制时,当存在物体的置信度>conf_thres才认为存在物体 nms_thres:非极大值抑制时的IOU阈值,当相同类别的预测框IOU超过nms_thres即认为表示同一物体,需要过滤 batch_size:每一批次的图片数量
# 设置数据集路径 data_path = data_yaml_path # 开始训练 train( data=data_path, epochs=epochs, # 训练周期数 batch_size=batch_size, # 每批样本数量 imgsz=img_size, # 输入图像尺寸 name="yolov5_pv_thermal", # 输出模型的名字 patience=10, # 提早停止的耐心参数 ...
–batch 设置每个批次送进模型的数据量,俗称 batchsize –epochs 设置训练的轮数 –data 设置刚才配置好的 yaml 文件的路径 –weights 设置模型(在 coco 数据集上预训练的模型) !python yolov5/train.py --img 1024 --batch 16 --epochs 10 --data /home/featurize/data/dataset.yaml --weights yolov5s....
batch-size:批次大小 img-size:输入图片分辨率大小 rect:是否采用矩形训练,默认False resume:接着打断训练上次的结果接着训练 nosave:不保存模型,默认False notest:不进行test,默认False noautoanchor:不自动调整anchor,默认False evolve:是否进行超参数进化,默认False ...
如果原始网络使用固定的batch_size,请使用固定的batch_size,如果原始网络使用可变batch_size,请将此参数设置为1。 pegasus quantize --model best-sim.json --model-data best-sim.data --batch-size 1 --device CPU --with-input-meta best-sim_inputmeta.yml --rebuild --model-quantize best-sim.quantize...
train.py文件中的参数包括weights指定权重文件路径，cfg指定配置文件路径，hyp指定配置文件，epochs设置迭代次数，batch-size设置训练速度，workers设置线程数，patience设置训练轮数。val.py文件中的参数包括task、augment、verbose，用于验证模型，并显示精确度、召回率等指标。创建自己的数据集时，推荐使用make...
Image size。使用硬件允许的最大容量。小批量会产生较差的批次规范统计,应避免使用。--batch-size Hyperparameters:超参数。默认超参数位于 hyp.scratch-low.yaml 中。建议先使用默认超参数进行训练,然后再考虑修改任何超参数。通常,增加增强超参数将减少和延迟过拟合,从而实现更长的训练和更高的最终 mAP。减少损耗分...