yolox中self.warmup_epochs是什么意思

在 YOLOX 中，`self.warmup_epochs` 是一个超参数，它表示模型训练的前几个 epoch 使用的学习率较小，以便让模型更好地学习数据集的特征。这个过程称为 "warm-up"，它可以帮助模型更快地收敛，并且可以减少训练期间的震荡。

具体来说，在 YOLOX 训练的开始部分，学习率会从一个较小的值逐渐增加到一个较大的值。这个过程一般会持续几个 epoch，直到学习率达到预设的最大值。`self.warmup_epochs` 就是用来控制这个过程的，它表示 warm-up 的 epoch 数量。在 YOLOX 中，这个值通常设为 5~10。

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class CosineScheduler: def __init__(self, max_update, base_lr=0.01, final_lr=0, warmup_steps=0, warmup_begin_lr=0): self.base_lr_orig = base_lr self.max_update = max_update self.final_lr = final_lr self.warmup_steps = warmup_steps self.warmup_begin_lr = warmup_begin_lr self.max_steps = self.max_update - self.warmup_steps def get_warmup_lr(self, epoch): increase = (self.base_lr_orig - self.warmup_begin_lr) \ * float(epoch) / float(self.warmup_steps) return self.warmup_begin_lr + increase def __call__(self, epoch): if epoch < self.warmup_steps: return self.get_warmup_lr(epoch) if epoch <= self.max_update: self.base_lr = self.final_lr + ( self.base_lr_orig - self.final_lr) * (1 + math.cos( math.pi * (epoch - self.warmup_steps) / self.max_steps)) / 2 return self.base_lr scheduler = CosineScheduler(max_update=20, base_lr=0.3, final_lr=0.01) d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [scheduler(t) for t in range(num_epochs)])

这段代码实现了一个余弦学习率调度程序，可以在训练神经网络时调整学习率。它包括一个 CosineScheduler 类和一个调用方法。在调用方法中，根据给定的 epoch 值，如果 epoch 值小于预热步数 warmup_steps，则返回预热学习率，否则返回余弦学习率。余弦学习率的计算是通过余弦函数实现的，其中初始学习率 base_lr 逐渐减小到最终学习率 final_lr，然后再逐渐增加回去。该程序还可以设置预热开始学习率 warmup_begin_lr 和预热步数 warmup_steps，并且可以根据最大迭代次数 max_update 计算出最大步数 max_steps。最后，该程序可以通过调用 plot 方法来可视化学习率的变化情况。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

这是一个名为 CosineAnnealingWarmbootingLR 的类，用于实现余弦退火学习率调整。以下是每行代码的注释：

class CosineAnnealingWarmbootingLR:
def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0):
# 初始化函数，接受一些参数
self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数
self.optimizer = optimizer # 优化器
self.eta_min = eta_min # 最小学习率
self.iters = -1 # 当前迭代次数
self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数
self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] # 初始学习率
self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子
steps.sort() # 步长列表排序
self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表
self.gap = 0 # 步长间隔
self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch
self.lf = lf # 学习率函数
self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子

for group in optimizer.param_groups:
group.setdefault('initial_lr', group['lr']) # 设置默认初始学习率

def step(self, external_iter=None):
# 学习率调整函数
self.iters = 1 # 当前迭代次数
if external_iter is not None:
self.iters = external_iter

iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数
last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch
scale = 1.0 # 缩放因子
for i in range(len(self.steps)-1):
if (iters <= self.steps[i+1]):
self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔
iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长
last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch
if i != len(self.steps)-2:
self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长，乘以 epoch 缩放因子
break
scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子

if self.lf is None:
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = scale * lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率
else:
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率

self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch
return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] # 返回学习率

def step_batch(self):
# 批次学习率调整函数
self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数
if self.iters_batch < self.warmup_iters:
rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子
for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr):
group['lr'] = lr * rate # 缩放学习率
return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] # 返回学习率
else:
return None # 如果已经完成热身，返回 None