如何修改config.py文件中的训练数据集配置
时间: 2024-01-22 15:00:28 浏览: 45
要修改config.py文件中的训练数据集配置,首先需要打开config.py文件并找到与数据集相关的配置部分。在这个部分,通常包括以下内容:
1. 数据集路径:这个路径指定了数据集的存放位置。你可以根据你的数据集存放位置进行修改。确保路径是正确的,并且可以访问到你的数据集。
2. 数据集类别:如果你的数据集有多个类别,你需要在配置中指定每个类别的名称。这些类别名称将在训练过程中用于标识每个样本的类别。
3. 数据增强选项:数据增强是一种通过对数据集进行变换或修改来增加训练样本数量和多样性的方法。在配置中,你可以启用或禁用不同的数据增强选项,例如随机旋转、平移、缩放等。
4. 数据预处理选项:数据预处理通常用于将原始数据转换为模型可接受的格式。在配置中,你可以指定各种预处理选项,例如图像大小、颜色通道顺序、像素归一化等。
5. 训练集和验证集的划分:通常,你需要将训练数据集划分为训练集和验证集,以评估模型在训练过程中的性能。在配置中,你可以设置训练集和验证集的划分比例。
6. 其他数据集相关的参数:根据你的需求,你可能还需要修改其他与数据集相关的参数,例如批量大小、数据加载器的线程数、是否使用数据并行等。
完成以上修改后,保存config.py文件并重新运行你的训练脚本或代码。这样,你的训练将使用新的数据集配置进行。记得检查训练过程中是否有任何错误或警告,以确保配置修改正确无误。
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yolo格式数据集怎么用train.py训练
首先,需要将yolo格式的数据集转换成Darknet格式的数据集。具体的转换方式可以参考Darknet官方文档中的说明,或者使用一些第三方的工具进行转换。
转换完成后,可以使用Darknet提供的train.py脚本进行训练。在使用train.py进行训练之前,需要确保你已经配置好了Darknet的环境,并且已经下载并编译好了Darknet的代码。
下面是一个使用train.py进行训练的示例命令:
```
./darknet detector train /path/to/config/file /path/to/weights/file -gpus 0,1,2,3
```
其中,/path/to/config/file是指定训练的配置文件,/path/to/weights/file是指定预训练的权重文件,-gpus参数用来指定使用的GPU编号。
在训练过程中,可以使用一些命令对训练进行控制,例如:
- `./darknet detector stop`:停止训练
- `./darknet detector pause`:暂停训练
- `./darknet detector resume`:恢复训练
- `./darknet detector rate`:调整学习率
你可以根据需要使用这些命令对训练过程进行控制。
config configs/culane.py
这是一个CULane数据集的配置文件,其中包含了训练、验证和测试的相关参数设置。
```
_base_ = [
'../_base_/models/fcn_r50-d8.py', '../_base_/datasets/culane.py',
'../_base_/default_runtime.py', '../_base_/schedules/schedule_80k.py'
]
# model settings
model = dict(
decode_head=dict(num_classes=5), auxiliary_head=dict(num_classes=5))
# dataset settings
data = dict(
samples_per_gpu=4,
workers_per_gpu=4,
train=dict(type='CULane', split='train'),
val=dict(type='CULane', split='val'),
test=dict(type='CULane', split='test'))
# optimizer
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))
# learning policy
lr_config = dict(policy='poly', power=0.9, by_epoch=False)
# runtime settings
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=160)
checkpoint_config = dict(by_epoch=False, interval=20)
evaluation = dict(interval=20, metric='mIoU')
```
其中:
- `_base_` 表示使用的基础配置文件,这里使用了模型、数据集、运行时设置和学习率调度等基础配置文件。
- `model` 表示模型相关的设置,这里使用 FCN-R50-d8 作为基础模型,decode_head 和 auxiliary_head 都设置为 5 类别(即 5 条车道线)。
- `data` 表示数据集相关的设置,包括每个 GPU 用来训练的样本数、数据集划分方式等。
- `optimizer` 和 `optimizer_config` 表示优化器相关的设置,这里使用 SGD 优化器,设置了学习率、动量和权重衰减等参数。
- `lr_config` 表示学习率调度的设置,这里使用了 Poly 调度,设置了幂次和是否按 epoch 计算。
- `runner` 表示训练器相关的设置,这里使用了 EpochBasedRunner,并且设置了最大训练轮数。
- `checkpoint_config` 表示保存模型参数的设置,这里设置了每 20 轮保存一次模型,并且不按 epoch 计算。
- `evaluation` 表示验证时的评估设置,这里设置了每 20 轮进行一次验证,并且使用 mIoU 作为评估指标。