yolov7 optimizer.zero_grad() 在哪

yov7是一个目标检测模型，optimizer.zero_grad()一般出现在模型的训练过程中，用于清零梯度。在yolov7中，通常会在每个batch的训练开始前调用optimizer.zero_grad()来清零之前batch的梯度，避免对当前batch的梯度计算造成影响。具体来说，optimizer是一个优化器对象，例如Adam或SGD等，而zero_grad()是optimizer对象的一个方法。代码通常会像这样：

optimizer.zero_grad() # 清零梯度
output = model(data) # 前向传播
loss = criterion(output, target) # 计算损失函数
loss.backward() # 反向传播，计算梯度
optimizer.step() # 更新参数

在以上代码中，optimizer.zero_grad()被用于清零之前batch的梯度，然后进行前向传播、计算损失函数、反向传播计算梯度和更新参数等操作。

相关问题

我用于训练的代码报错：“TypeError: 'module' object is not callable”，你帮我看看是什么原因。代码如下：import os import sys import torch import torchvision from dataset import MyDataset from yolov5 import YOLOv5 # 修改批次大小，图像大小和训练轮数 batch_size = 16 img_size = 512 epochs = 50 # 指定数据集路径和标签文件路径 dataset_path = 'F:/moda/images' label_file = 'F:/moda/labels' # 加载数据集和标签 dataset = MyDataset(dataset_path, label_file, img_size=img_size) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 初始化YOLOv5网络 model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练网络 for epoch in range(epochs): for i, (images, targets) in enumerate(dataloader): # 将数据加载到GPU上 images = images.cuda() targets = targets.cuda() # 前向传播 outputs = model(images) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印训练状态 print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), loss.item()))

这个错误通常发生在尝试将模块作为函数进行调用时。在你的代码中，这个错误可能是由于从 yolov5 模块中导入了 YOLOv5 类，但未将其实例化就尝试调用它。你可以尝试在实例化 YOLOv5 类之后将其传递给 optimizer 和 criterion。 代码如下：

import os
import sys
import torch
import torchvision
from dataset import MyDataset
from yolov5 import YOLOv5

# 修改批次大小，图像大小和训练轮数
batch_size = 16
img_size = 512
epochs = 50

# 指定数据集路径和标签文件路径
dataset_path = 'F:/moda/images'
label_file = 'F:/moda/labels'

# 加载数据集和标签
dataset = MyDataset(dataset_path, label_file, img_size=img_size)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 初始化YOLOv5网络
model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练网络
for epoch in range(epochs):
    for i, (images, targets) in enumerate(dataloader):
        # 将数据加载到GPU上
        images = images.cuda()
        targets = targets.cuda()

        # 前向传播
        outputs = model(images)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印训练状态
        print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), loss.item()))

如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和堆栈跟踪。这将有助于更好地理解你的问题并提供更准确的解决方案。

yolov7train.py详解

yolov7train.py 是使用 YOLOv7 算法进行目标检测的训练脚本。下面对 yolov7train.py 的主要代码进行简单的解释：

1. 导入相关库

import argparse
import yaml
import time

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

from models.yolov7 import Model
from utils.datasets import ImageFolder
from utils.general import (
    check_img_size, non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords,
    xyxy2xywh, plot_one_box, strip_optimizer, set_logging)
from utils.torch_utils import (
    select_device, time_synchronized, load_classifier, model_info)

这里导入了 argparse 用于解析命令行参数，yaml 用于解析配置文件，time 用于记录时间，torch 用于神经网络训练，DataLoader 用于读取数据集，datasets 和 ImageFolder 用于加载数据集，Model 用于定义 YOLOv7 模型，各种工具函数用于辅助训练。

2. 定义命令行参数

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data', type=str, default='data.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='hyp.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='yolov7.pt', default=False, help='resume most recent training')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
opt = parser.parse_args()

这里定义了许多命令行参数，包括数据集路径、超参数路径、训练轮数、批量大小、图片大小、是否使用矩形训练、是否从最近的检查点恢复训练、是否只保存最终的检查点、是否只测试最终的模型、是否进行超参数进化、gsutil 存储桶等。

3. 加载数据集

with open(opt.data) as f:
    data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

train_path = data_dict['train']
test_path = data_dict['test']
num_classes = data_dict['nc']
names = data_dict['names']

train_dataset = ImageFolder(train_path, img_size=opt.img_size[0], rect=opt.rect)
test_dataset = ImageFolder(test_path, img_size=opt.img_size[1], rect=True)

batch_size = opt.batch_size
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size * 2, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=test_dataset.collate_fn)

这里读取了数据集的配置文件，包括训练集、测试集、类别数和类别名称等信息。然后使用 ImageFolder 加载数据集，设置图片大小和是否使用矩形训练。最后使用 DataLoader 加载数据集，并设置批量大小、是否 shuffle、是否使用 pin_memory 等参数。

4. 定义 YOLOv7 模型

model = Model(opt.hyp, num_classes, opt.img_size)
model.nc = num_classes

device = select_device(opt.device, batch_size=batch_size)
model.to(device).train()

criterion = model.loss

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], weight_decay=hyp['weight_decay'])

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=1, T_mult=2)

start_epoch = 0
best_fitness = 0.0

这里使用 Model 类定义了 YOLOv7 模型，并将其放到指定设备上进行训练。使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数，使用 SGD 优化器进行训练，并使用余弦退火学习率调整策略。定义了起始轮数、最佳精度等变量。

5. 开始训练

for epoch in range(start_epoch, opt.epochs):
    model.train()
    mloss = torch.zeros(4).to(device)  # mean losses
    for i, (imgs, targets, paths, _) in enumerate(train_dataloader):
        ni = i + len(train_dataloader) * epoch  # number integrated batches (since train start)
        imgs = imgs.to(device)
        targets = targets.to(device)

        loss, _, _ = model(imgs, targets)
        loss.backward()

        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

        mloss = (mloss * i + loss.detach().cpu()) / (i + 1)  # update mean losses

        # Print batch results
        if ni % 20 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, Batch {i}/{len(train_dataloader) - 1}, lr={optimizer.param_groups[0]["lr"]:.6f}, loss={mloss[0]:.4f}')

    # Update scheduler
    scheduler.step()

    # Update Best fitness
    with torch.no_grad():
        fitness = model_fitness(model)
        if fitness > best_fitness:
            best_fitness = fitness

    # Save checkpoint
    if (not opt.nosave) or (epoch == opt.epochs - 1):
        ckpt = {
            'epoch': epoch,
            'best_fitness': best_fitness,
            'state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer': optimizer.state_dict()
        }
        torch.save(ckpt, f'checkpoints/yolov7_epoch{epoch}.pt')

    # Test
    if not opt.notest:
        t = time_synchronized()
        model.eval()
        for j, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(test_dataloader):
            if j == 0:
                pred = model(imgs.to(device))
                pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6)
            else:
                break

        t1 = time_synchronized()
        if isinstance(pred, int) or isinstance(pred, tuple):
            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={0.0}')
        else:
            pred = pred[0].cpu()
            iou_thres = 0.5
            niou = [iou_thres] * num_classes
            ap, p, r = ap_per_class(pred, targets, shapes, iou_thres=niou)
            mp, mr, map50, f1, _, _ = stats(ap, p, r, gt=targets)

            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={map50:.2f} ({mr*100:.1f}/{mp*100:.1f})')

            # Plot images
            if epoch == 0 and j == 0:
                for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
                    img = cv2.imread(paths[i])  # BGR
                    img = plot_results(img, det, class_names=names)
                    cv2.imwrite(f'runs/test{i}.jpg', img)
                    if i == 3:
                        break

这里进行了多个 epoch 的训练。在每个 epoch 中，对于每个批量的数据，先将数据移动到指定设备上，然后计算模型的损失函数，并进行反向传播和梯度下降。在每个 epoch 结束时，更新学习率调整策略和最佳精度，保存当前的检查点。如果 opt.notest 为 False，则进行测试，并输出测试结果。最后，如果是第一个 epoch，则绘制部分图像用于可视化。