# Schedule # 100 ep = 184375 iters * 64 images/iter / 118000 images/ep train.max_iter = 100 #184375 lr_multiplier = L(WarmupParamScheduler)( scheduler=L(MultiStepParamScheduler)( values=[1.0, 0.1, 0.01], milestones=[163889, 177546], num_updates=train.max_iter, ), warmup_length=250 / train.max_iter, warmup_factor=0.001, )
时间: 2023-12-08 18:03:33 浏览: 26
这段代码看起来是在设置一个训练的计划(schedule),其中包括了训练的总轮数(train.max_iter=100),每轮训练需要迭代的次数(184375),每次迭代使用的图像数量(64),以及学习率(lr)的调度方式。具体来说,这里使用了一个多步骤调度器(MultiStepParamScheduler),它将在训练的不同阶段设置不同的学习率值。在本例中,学习率的值在163889和177546次迭代时分别降低为原来的0.1和0.01倍。此外,代码中还使用了一个WarmupParamScheduler来在开始阶段逐渐升高学习率的值,以避免训练过程中出现梯度爆炸或消失等问题。具体来说,它将在训练的前250/100=2.5个轮次中逐渐将学习率从0.001提高至设定的最大值。
相关问题
max_iters=args.num_steps * args.iter_size * args.batch_size,
这段代码是用来控制训练循环次数的,其中args.num_steps表示总共需要迭代的次数,args.iter_size表示每次迭代需要更新的次数,args.batch_size表示每个batch的大小。通过将这三个值相乘,可以得到总共需要进行的迭代次数。这个值会被用来控制训练循环的次数,确保模型能够充分地训练。
def get_lr_scheduler(lr_decay_type, lr, min_lr, total_iters, warmup_iters_ratio=0.1, warmup_lr_ratio=0.1, no_aug_iter_ratio=0.3, step_num=10): def yolox_warm_cos_lr(lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter, iters): if iters <= warmup_total_iters: # lr = (lr - warmup_lr_start) * iters / float(warmup_total_iters) + warmup_lr_start lr = (lr - warmup_lr_start) * pow(iters / float(warmup_total_iters), 2 ) + warmup_lr_start elif iters >= total_iters - no_aug_iter: lr = min_lr else: lr = min_lr + 0.5 * (lr - min_lr) * ( 1.0 + math.cos( math.pi * (iters - warmup_total_iters) / (total_iters - warmup_total_iters - no_aug_iter) ) ) return lr def step_lr(lr, decay_rate, step_size, iters): if step_size < 1: raise ValueError("step_size must above 1.") n = iters // step_size out_lr = lr * decay_rate ** n return out_lr if lr_decay_type == "cos": warmup_total_iters = min(max(warmup_iters_ratio * total_iters, 1), 3) warmup_lr_start = max(warmup_lr_ratio * lr, 1e-6) no_aug_iter = min(max(no_aug_iter_ratio * total_iters, 1), 15) func = partial(yolox_warm_cos_lr, lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter) else: decay_rate = (min_lr / lr) ** (1 / (step_num - 1)) step_size = total_iters / step_num func = partial(step_lr, lr, decay_rate, step_size) return func什么作用
这段代码定义了一个函数 `get_lr_scheduler`,用于获取学习率调度器(learning rate scheduler)的函数对象。
在函数内部,根据给定的学习率衰减类型 `lr_decay_type`,以及一些其他参数(如学习率、最小学习率、总迭代次数等),选择相应的学习率调度算法。
如果 `lr_decay_type` 是 "cos",则使用 `yolox_warm_cos_lr` 函数作为学习率调度算法。该算法根据当前迭代次数 `iters`,在预热阶段使用余弦函数进行学习率的调整,然后在训练阶段保持学习率不变。
如果 `lr_decay_type` 不是 "cos",则使用 `step_lr` 函数作为学习率调度算法。该算法在训练过程中按照给定的步长进行学习率的衰减。
最后,返回选定的学习率调度算法函数对象。
总而言之,这段代码的作用是根据指定的学习率衰减类型和相关参数,获取相应的学习率调度器函数对象,用于在训练过程中动态地调整学习率。
相关推荐
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)