yolov7如何更改优化器为sgd

要将YOLOv7的优化器更改为SGD，请按照以下步骤进行操作：
1. 打开train.py文件。
2. 找到以下代码行：

optimizer = smart_optimizer(model, opt_type, lr, momentum, weight_decay)

3. 将其替换为以下代码行：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)

4. 保存train.py文件并重新运行训练脚本。

相关问题

yolov5中修改优化器

在 YOLOv5 中，优化器的类型和参数可以在 `train.py` 文件中进行修改。具体来说，您可以修改以下代码中的 `optimizer_type` 和 `hyp` 变量来改变优化器的类型和超参数：

# Optimizer
if hyp['optimizer'] == 'adamw':
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=hyp['lr'], betas=(hyp['momentum'], 0.999))
elif hyp['optimizer'] == 'sgd':
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True)
else:
    raise Exception("Optimizer not supported")

# Scheduler
if hyp['optimizer'] == 'adamw':
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=hyp['lr'], steps_per_epoch=len(dataloader), epochs=hyp['epochs'], anneal_strategy='linear')
else:
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=hyp['epochs'])

# Start training
for epoch_i in range(start_epoch, hyp['epochs']):
    # Train
    train()
    
    # Update scheduler
    scheduler.step()

    # Save model
    if (epoch_i + 1) % hyp['save_interval'] == 0:
        save_model(epoch_i)

    # Remove previous checkpoint to save disk space
    if (epoch_i + 1) > 5:
        os.remove(f'runs/train/exp/weights/epoch{(epoch_i + 1) - 5}.pt')

在上面的代码中，您可以通过修改 `hyp` 字典中的 `optimizer` 键来更改优化器的类型，比如将其从默认的 `adamw` 改为 `sgd`。您还可以修改 `hyp` 字典中的其他键，如 `lr` 和 `momentum`，以调整优化器的超参数。最后，您可以通过修改 `scheduler` 变量来更改学习率调度程序的类型和参数。

yolov5源码怎么更改优化器

对于yolov5源码的优化器更改，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开yolov5/models/yolo.py文件
2. 找到optimizer参数，它应该在train函数的参数列表中
3. 更改optimizer参数为您想要使用的优化器，例如Adam或SGD
4. 根据您选择的优化器，您可能需要更改其他参数，例如学习率或动量
5. 保存文件并重新运行代码以查看更改的效果

希望这可以帮助您更改yolov5源码的优化器。