yolov5 ADAM SGD

引用中提到，yolov5支持不同尺寸模型训练，包括s、m、l、x版本的yolov5。此外，它还支持step和cos学习率下降法，可以选择adam或sgd优化器，并且支持学习率根据batch_size自适应调整。另外，还新增了图片裁剪功能。

引用提到，在metrics.py中加入了EIoU后，并且将优化器从SGD换成Adam后，results.png的结果发生了变化。

根据引用中的代码，改变metrics.py中的顺序可以解决问题。通过使用torch.no_grad()来计算alpha、v和iou，并返回计算结果。

相关问题

yolov5中adam和optimizer设置的区别

yolov5中的optimizer参数是指优化器的选择，包括SGD、Adam、Adadelta、Adagrad等等。而Adam是一种常用的优化器，它可以根据每个参数的梯度来更新每个参数的学习率，有效地控制了每个参数的更新速度，从而提高了训练效率和准确率。因此，Adam优化器在yolov5中的应用可以提高模型的训练效果。

yolov5 如何换成sgd优化器

要将YOLOv5的优化器从默认的Adam换成SGD，你需要进行以下步骤：

1. 打开YOLOv5的源代码。你可以从官方的GitHub仓库中获取源代码。

2. 导航到模型的训练脚本，通常是`train.py`文件。

3. 在`train.py`文件中找到优化器的部分。这个部分通常是在代码的开头或者模型定义的地方。

4. 找到使用Adam优化器的代码行。在YOLOv5中，默认的优化器代码行通常是类似于`optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)`的形式。

5. 将Adam优化器的代码行替换成SGD优化器的代码行。SGD优化器的代码行通常是类似于`optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)`的形式。你可以根据需求调整`lr`（学习率）、`momentum`（动量）和`weight_decay`（权重衰减）等参数。

6. 保存并关闭`train.py`文件，然后重新运行训练脚本。

通过以上步骤，你就成功将YOLOv5的优化器从Adam换成了SGD。确保在更新优化器之后，仍使用正确的学习率和其他参数进行训练。