IMS_PER_BATCH:

IMS_PER_BATCH是指每个iteration中输入到模型中的图片数量，它的大小会影响模型的训练速度和GPU显存的使用情况。在引用中，IMS_PER_BATCH的值被设置为64，意味着每个iteration中会输入64张图片到模型中进行训练。如果你只有一张GPU，那么你需要将IMS_PER_BATCH的值调整为适合你GPU显存的大小，否则会出现显存不足的错误。在引用中，IMS_PER_BATCH的值被调整为4，这意味着每个iteration中只会输入4张图片到模型中进行训练。如果你的GPU显存较小，可以将IMS_PER_BATCH的值调整为更小的值，以避免显存不足的错误。

相关问题

detectron2设置batch size

如何在Detectron2中设置Batch Size
在配置Detectron2训练参数时，调整batch size是一个重要的环节。通过修改配置文件中的特定字段可以实现这一点。通常情况下，batch size是在Solver构建部分定义的，具体而言是通过solver.imS_per_Batch来控制每批处理的图像数量[^1]。
对于更详细的配置方式，下面提供了一个Python脚本示例，展示了如何自定义Detectron2的配置并设定batch size：
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultTrainer

cfg = get_cfg()
# 加载默认配置
cfg.merge_from_file("path/to/config.yaml")

# 设置每个GPU上的图片数（即单个batch size）
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 8
# 如果使用多个GPU，则总batch size将是这个数值乘以GPU的数量

trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)
trainer.train()

上述代码片段说明了如何通过更改IMS_PER_BATCH属性来指定每次迭代使用的样本数目。需要注意的是，实际应用中还需要考虑硬件资源限制以及模型收敛特性等因素的影响。

在detectron2中如何设置batchsize

在detectron2中，可以通过修改配置文件中的SOLVER.IMS_PER_BATCH参数来设置batchsize。具体来说，可以在配置文件中找到SOLVER.IMS_PER_BATCH参数，并将其设置为所需的batchsize值即可。需要注意的是，修改batchsize可能会影响训练速度和GPU内存的使用情况，需要根据实际情况进行调整。