NameError: name 'start_epoch' is not defined

时间: 2023-10-19 07:09:36 浏览: 179
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Smart_Construction:Head Person Helmet Detection on Construction Sites，基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统，:rocket::grinning_squinting_face:附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程:rocket::grinning_squinting_face:2021.3新增可视化界面:red_exclamation_mark::red_exclamation_mark:

这个错误提示表明在代码中使用了一个未定义的变量名'start_epoch'。这可能是由于变量名拼写错误、变量未被正确初始化或者变量作用域不正确等原因导致的。需要检查代码中是否存在这个变量名，如果存在则需要确认变量是否被正确初始化或者是否在正确的作用域内。如果变量名拼写正确且已经被正确初始化，则可能需要检查代码逻辑是否正确。建议检查代码并进行调试，以找到问题所在。
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yolov5s为基础训练， epoch = 50 分类 P [R mAP0.5 总体 0.884 0.899 0.888 人体 0.846 0.893 0.877 头 0.889 0.883 0.871 安全帽 0.917 0.921 0.917 对应的权重文件：， b981码： b981 yolov5m为基础训练...
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上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

for epoch in range(epochs): y_pred = np.dot(X, w) loss = (1/m) * np.mean((y - y_pred)**2) dw = -(2/m) * np.dot(X.T, (y - y_pred)) w -= learning_rate * dw loss_history.append(loss) return ...

NameError: name 'num_epochs' is not defined，该如何定义

for epoch in range(num_epochs): # 在此处使用 num_epochs 变量 ... 如果你已经定义了变量 num_epochs 但仍然出现该错误，那么可能是因为你在变量定义之前尝试使用该变量导致的错误。在 Python 中，变量的...

NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128

这是一个配置文件，描述了一个机器学习模型的参数设置。其中包括： - NUM_GPUS: 确定模型将会在多少个 GPU 上运行。 - NUM_SHARDS: 确定数据集分成多少份，用于分布式训练。 - OUTPUT_DIR: 模型输出结果的保存路径...

if args.start_epoch > 0: pre_model_dir = model_dir checkpoint = torch.load("%s/net_params_%d.pth" % (pre_model_dir, args.start_epoch)) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1 for i in range(0, start_epoch): scheduler.step() else: start_epoch = args.start_epoch + 1 scheduler.step() print("Model: %s , Sensing Rate: %.2f , Epoch: %d , Initial LR: %f\n" % ( args.model, args.sensing_rate, args.epochs, args.lr))

如果没有指定起始epoch，则从args.start_epoch开始训练。 在加载checkpoint或者开始新的训练之后，代码调用scheduler.step()函数，这个函数用于更新学习率，根据当前的epoch和之前的训练状态决定是否需要调整学习率...

architecture: PicoDet #pretrain_weights: LCNet_x1_5_pretrained.pdparams PicoDet: backbone: LCNet neck: LCPAN head: PicoHeadV2 LCNet: scale: 0.75 feature_maps: [3, 4, 5] LCPAN: out_channels: 96 use_depthwise: True num_features: 4 PicoHeadV2: conv_feat: name: PicoFeat feat_in: 96 feat_out: 96 num_convs: 2 num_fpn_stride: 4 norm_type: bn share_cls_reg: True use_se: True fpn_stride: [4,8, 16, 32] feat_in_chan: 96 prior_prob: 0.01 reg_max: 7 cell_offset: 0.5 grid_cell_scale: 5.0 static_assigner_epoch: 100 use_align_head: True static_assigner: name: ATSSAssigner topk: 4 force_gt_matching: False assigner: name: TaskAlignedAssigner topk: 13 alpha: 1.0 beta: 6.0 loss_class: name: VarifocalLoss use_sigmoid: False iou_weighted: True loss_weight: 1.0 loss_dfl: name: DistributionFocalLoss loss_weight: 0.5 loss_bbox: name: SIoULoss loss_weight: 2 nms: name: MultiClassNMS nms_top_k: 100 keep_top_k: 10 score_threshold: 0.025 nms_threshold: 0.6 在这份文件中该怎么修改anchor的大小和数量

在这份文件中，修改anchor的大小和数量需要在PicoHeadV2中进行修改。具体来说，可以修改下面几个参数： - fpn_stride：这是一个列表，表示每个特征图的步长。可以根据需要修改步长来调整anchor的大小和数量。...

model: arch: alpro_qa model_type: msvd load_finetuned: False num_classes: 2423 timesformer: use_grad_ckpt: True ckpt_layer: 12 datasets: msvd_qa: # name of the dataset builder vis_processor: train: name: "alpro_video_train" n_frms: 16 image_size: 224 eval: name: "alpro_video_eval" n_frms: 16 image_size: 224 text_processor: train: name: "blip_caption" eval: name: "blip_caption" run: task: multimodal_classification # optimization-specific lr_sched: "linear_warmup_cosine_lr" init_lr: 5e-5 min_lr: 1e-6 weight_decay: 1e-4 max_epoch: 100 batch_size_train: 24 batch_size_eval: 64 num_workers: 1 seed: 42 output_dir: "output/ALPRO/msvd_qa" amp: False resume_ckpt_path: null evaluate: False train_splits: ["train"] valid_splits: ["val", "test"] test_splits: ["test"] # distribution-specific device: "cuda" world_size: 1 dist_url: "env://" distributed: True

对于上面给出的配置文件，这是一个用于多模态分类任务的模型训练的配置。以下是配置文件的一些关键点： - 模型架构：使用了名为"alpro_qa"的模型架构，类型为"msvd"。 - 数据集：使用了名为"msvd_qa"的数据集构建器...

10.17.75.230:16379> cluster info cluster_state:ok cluster_slots_assigned:16384 cluster_slots_ok:16384 cluster_slots_pfail:0 cluster_slots_fail:0 cluster_known_nodes:6 cluster_size:3 cluster_current_epoch:6 cluster_my_epoch:3 cluster_stats_messages_ping_sent:6308 cluster_stats_messages_pong_sent:6207 cluster_stats_messages_meet_sent:1 cluster_stats_messages_sent:12516 cluster_stats_messages_ping_received:6207 cluster_stats_messages_pong_received:6308 cluster_stats_messages_received:12515 10.17.75.230:16379>

- cluster_current_epoch:6：表示当前集群的epoch为6。 - cluster_my_epoch:3：表示当前节点的epoch为3。 这些信息提供了关于Redis集群状态和节点数量的一些指标。如果你有关于Redis集群的其他问题，可以继续...

SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 10 WARMUP_EPOCH: 5 TOTAL_EPOCH: 10

这是一个训练神经网络的超参数设置，其中： - SCHEDULER：学习率调度器，这里使用余弦退火（cosine）调度器。...- WARMUP_EPOCH：前5个epoch使用较小的学习率进行warmup。 - TOTAL_EPOCH：总共训练10个epoch。

解释代码：def adjust_learning_rate(optimizer, current_epoch, max_epoch, lr_min=0, lr_max=1e-3, warmup=True): warmup_epoch = 10 if warmup else 0 if current_epoch < warmup_epoch: lr = lr_max * current_epoch / warmup_epoch else: lr = lr_min + (lr_max-lr_min)*(1 + math.cos(math.pi * (current_epoch - warmup_epoch) / (max_epoch - warmup_epoch))) / 2 for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr

- current_epoch：当前训练的轮数。 - max_epoch：总的训练轮数。 - lr_min：学习率下限。 - lr_max：学习率上限。 - warmup：是否启用学习率预热。 函数首先根据 warmup 参数决定是否启用学习率预热，将预热轮数设...

TypeError: train_one_epoch() missing 1 required positional argument: 'loss_scaler'

这个错误提示意味着在Python的PyTorch库中，当你尝试调用train_one_epoch()函数训练模型时，缺少了一个必需的位置参数loss_scaler。loss_scaler通常是一个用于动态调整学习率的工具，在进行混合精度训练...

def step_ReduceLROnPlateau(self, metrics, epoch=None): if epoch is None: epoch = self.last_epoch + 1 self.last_epoch = epoch if epoch != 0 else 1 # ReduceLROnPlateau is called at the end of epoch, whereas others are called at beginning if self.last_epoch <= self.total_epoch: warmup_lr = [base_lr * ((self.multiplier - 1.) * self.last_epoch / self.total_epoch + 1.) for base_lr in self.base_lrs] for param_group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, warmup_lr): param_group['lr'] = lr else: if epoch is None: self.after_scheduler.step(metrics, None) else: self.after_scheduler.step(metrics, epoch - self.total_epoch)

具体来说，这个函数会根据当前的 epoch 和总的训练 epoch 数量计算出一个 warmup_lr，然后将这个学习率设置为 optimizer 中各个参数组的学习率。当 epoch 大于总的训练 epoch 数量时，这个函数会调用一个 after_...

TypeError: on_train_epoch_end() missing 1 required positional argument: 'outputs'

这个错误是因为你在自定义 PyTorch Lightning 模型的训练过程中，on_train_epoch_end() 函数缺少了一个必需的参数 "outputs"。在 PyTorch Lightning 中，on_train_epoch_end() 函数用于在每个训练 epoch 结束时进行...

TypeError: on_fit_epoch_end() missing 1 required positional argument: 'fi'

但是，根据报错信息，可以看出是在调用on_fit_epoch_end()函数时缺少了一个必需的参数fi。可能的解决方法是检查代码中是否正确传递了所有必需的参数，并确保参数名称和函数定义中的名称匹配。另外，还可以检查...

start_epoch, best_fitness = 0, 0.0 if pretrained: # Optimizer if ckpt['optimizer'] is not None: optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) best_fitness = ckpt['best_fitness'] # EMA if ema and ckpt.get('ema'): ema.ema.load_state_dict(ckpt['ema'].float().state_dict()) ema.updates = ckpt['updates'] # Epochs start_epoch = ckpt['epoch'] + 1 if resume: assert start_epoch > 0, f'{weights} training to {epochs} epochs is finished, nothing to resume.' if epochs < start_epoch: LOGGER.info(f"{weights} has been trained for {ckpt['epoch']} epochs. Fine-tuning for {epochs} more epochs.") epochs += ckpt['epoch'] # finetune additional epochs del ckpt, csd

这段代码中的ckpt、pretrained、resume、start_epoch和best_fitness是什么意思？ ckpt是一个Python字典，包含了训练过程中的模型参数、优化器状态、学习率调度器状态等信息。ckpt的内容是从之前保存的模型文件中...

def get_lr(self): if self.last_epoch > self.total_epoch: if self.after_scheduler: if not self.finished: self.after_scheduler.base_lrs = [base_lr * self.multiplier for base_lr in self.base_lrs] self.finished = True return self.after_scheduler.get_lr() return [base_lr * self.multiplier for base_lr in self.base_lrs] if self.multiplier == 1.0: return [base_lr * (float(self.last_epoch) / self.total_epoch) for base_lr in self.base_lrs] else: return [base_lr * ((self.multiplier - 1.) * self.last_epoch / self.total_epoch + 1.) for base_lr in self.base_lrs]

这是 GradualWarmupScheduler 类中的一个 get_lr 方法，该方法用于计算当前轮次（last_epoch）下的学习率。具体来说，该方法首先判断当前轮次是否超过总的训练轮数（total_epoch），如果超过了，就表示开始使用 ...

const auto now = std::chrono::high_resolution_clock::now().time_since_epoch()

std::chrono::high_resolution_clock::now().time_since_epoch() 是C++中用来获取当前时间点与纪元（即1970年1月1日）之间的时间差的方法。这个时间间隔是以 std::chrono::duration 类型表示的，它代表的是从...

UserWarning: The nb_epoch argument in fit has been renamed epochs.

在之前的版本中，使用 nb_epoch 参数来指定模型训练的轮数，但是在更新后的版本中，这个参数被重命名为 epochs。如果你使用了旧版本的代码，在新版本中运行时就会出现这个警告信息。解决方法是将 nb_epoch 改...

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