在内存使用方面,优化器 m 和 h 两个状态,这导致了与 AdamW 相同的内存开销。 2.Sophia引入到yolov8 2.1 修改ultralytics/yolo/engine/trainer.py 核心代码: 代码语言:javascript 复制 importtorch from torch.optim.optimizerimportOptimizerimportmath from torchimportTensor from typingimportList,OptionalclassSophia(...
如果我们需要自己修改其他训练参数,只需要在train后面的括号中加入相应的参数和具体值即可。例如加上模型训练优化器参数optimizer,其默认值是auto。可设置的值为:SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp。常用SGD或者AdamW。我们可以直接将其设置为SGD,写法如下: # 模型训练,添加模型优化器设置 results = model.tra...
它会根据过去的梯度平方的均值来动态调整学习率,使得训练在复杂损失函数的表面能更平滑地进行。 在YOLOv8/v10/v11 中,可以通过optimizer参数选择优化器,包括 SGD、Adam、AdamW、NAdam、RAdam 和 RMSProp 等,或者直接设置为auto,让系统自动选择最适合的优化器。 优化器的相关代码在ultralytics/ultralytics/engine/tra...
'imgsz': {'value': 640}, "optimizer": {"values": ["Adam", "AdamW"]}, 'momentum': {'distribution': 'uniform', 'min': 0.6, 'max': 0.98}, 'weight_decay': {'distribution': 'uniform', 'min': 4e-4, 'max': 5e-4}, 'warmup_epochs': {'value': 3}, 'warmup_momentum': {...
optimizer: AdamW(lr=0.000119, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0) Image sizes 640 train, 640 val Using 2 dataloader workers Logging results to runs/detect/train Starting training for 10 epochs... ...
model.tune(data='coco8.yaml', epochs=10, iterations=300, optimizer='AdamW', plots=False, save=False, val=False) ```py Tune with custom search space. ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') model.tune(space={key1: val1, key2: val2}) # custom search...
optimizer 优化器选择,默认SGD,可选[SGD、Adam、AdamW、RMSProP] verbose 是否打印详细输出 seed 随机种子,用于复现模型,默认0 deterministic 设置为True,保证实验的可复现性 single_cls 将多类数据训练为单类,把所有数据当作单类训练,默认Flase image_weights 使用加权图像选择进行训练,默认Flase ...
optimizer:要使用的优化器。可用的选择包括SGD、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、RAdam、RMSProp和auto。 weight_decay:优化器的权重衰减。当前设置为’5e-4’。 momentum:SGD动量/Adam beta1值。当前设置为’0.937’。 lr0:初始学习率。对于SGD,设置为1E-2,对于Adam,设置为1E-3。
optimizer 梯度下降优化器,默认'SGD',备选:['SGD', 'Adam', 'AdamW', 'RMSProp'] close_mosaic 是否关闭马赛克图像扩增,默认为0,也就是开启马赛克图像扩增 cls 目标检测分类损失函数cls_loss权重,默认0.5 box 目标检测框定位损失函数box_loss权重,默认7.5 dfl 类别不均衡时Dual Focal Loss损失函数dfl_loss权重...
False # whether to use a pretrained model optimizer: SGD # optimizer to use, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW', 'RMSProp', 'Lion'] verbose: True # whether to print verbose output seed: 0 # random seed for reproducibility deterministic: True # whether to enable deterministic mode single_...