yolov7更改学习率
时间: 2023-09-30 21:10:33 浏览: 289
要更改yolov7的学习率,您需要修改训练配置文件中的参数。在yolov7的源代码中,您可以找到`yolov7/models/hub.py`文件。在这个文件中,您可以找到`_create_yolov7`函数。在这个函数中,您可以看到有一个`optimizer_params`参数,其中包含了学习率以及其他的优化器参数。您可以根据需要修改学习率,并重新运行训练脚本来应用更改。
相关问题
yolov7调整学习率
要调整Yolov7的学习率,你可以根据以下步骤进行操作:
1. 克隆Yolov7的源代码库并安装所有的依赖项。你可以使用以下命令进行克隆和安装:
```
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7
pip install -r requirements.txt
```
2. 修改参数。在训练过程中,你可以修改以下参数来调整学习率:
- `--weights`: 将权重文件修改为yolov7.pt,或者其他的预训练权重文件。
- `--data`: 修改为你自己的数据集配置文件dataset.yaml。
- `--epochs`: 根据需要修改训练的总轮数。
- `--batch_size`: 根据你的显卡内存大小,适当调整批量大小。
3. 进一步修改学习率。在源代码中,你可以找到一个名为`train.py`的文件。你可以在这个文件中修改学习率相关的参数。例如,你可以修改`lr0`来设置初始学习率,`lrf`来设置最终的学习率。
请注意,调整学习率的具体方式可能因为你的实际需求而有所不同。上述步骤仅为一种常见的调整学习率的方法。在实际操作时,你可能需要结合你的具体情况来进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov7系列-训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125809656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLO网络中的学习率调整可视化](https://blog.csdn.net/m0_56654441/article/details/120610901)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
yolov5修改学习率
以下是在yolov5中修改学习率的方法:
1. 在训练脚本中,可以通过更改`--lr`参数来修改学习率。例如,将学习率设置为0.001:
```python
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --lr 0.001
```
2. 如果想要在训练过程中动态地调整学习率,可以使用`--lr-period`和`--lr-decay`参数。例如,将学习率每10个epoch降低为原来的0.1倍:
```python
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --lr 0.01 --lr-period 10 --lr-decay 0.1
```
这将在每10个epoch时将学习率降低为原来的0.1倍。
3. 如果想要使用不同的学习率调度程序,可以在训练脚本中指定`--lr-scheduler`参数。例如,使用StepLR调度程序:
```python
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --lr 0.01 --lr-scheduler step --step-size 10 --gamma 0.1
```
这将在每10个epoch时将学习率降低为原来的0.1倍。