老式yolov5代码中如何降低学习率
时间: 2023-11-16 14:19:41 浏览: 45
在老式的 YOLOv5 代码中,可以通过修改训练配置文件中的参数来降低学习率。具体来说,可以将初始学习率(learning rate)降低为原来的一半或更小的值,并且在训练过程中逐渐降低学习率,以提高模型的稳定性和收敛性。例如,在训练过程中可以设置一个学习率衰减策略(learning rate decay strategy),比如每经过一定的 epoch 就将学习率降低一个固定的比例,或者根据验证集的性能来动态调整学习率等。具体的代码实现可以参考训练脚本中的 lr_scheduler 部分。
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老式yolov5代码中降低学习率的具体代码
在老式的 YOLOv5 代码中,降低学习率的具体代码如下:
```
# 定义学习率调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(epochs):
for i, (images, targets) in enumerate(dataloader):
# ...
optimizer.step()
scheduler.step()
```
其中,`optimizer` 是使用的优化器,`step_size` 是每经过多少个 epoch 降低学习率,`gamma` 是学习率降低的倍数。在训练循环中,每个 epoch 结束后,调用 `scheduler.step()` 即可更新学习率。
yolov5中如何降低学习率
在YOLOv5中,可以通过以下两种方法降低学习率:
1. 手动调整学习率:在训练过程中,可以手动调整学习率。通常情况下,初始学习率可以设置为较大的值,然后随着训练的进行不断降低学习率,以便让模型逐渐收敛到最优解。可以通过修改train.py文件中的opt参数来调整学习率,例如:
```python
opt = argparse.ArgumentParser()
opt.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help='learning rate') # 设置初始学习率
...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=opt.lr, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
...
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 设置学习率衰减策略
```
在训练过程中,可以通过修改opt.lr的值来调整学习率。
2. 学习率衰减策略:除了手动调整学习率外,还可以采用学习率衰减策略来自动降低学习率。常用的学习率衰减策略包括StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau等。在YOLOv5中,可以通过修改train.py文件中的scheduler参数来设置学习率衰减策略,例如:
```python
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 每10个epoch将学习率乘以0.1
```
在训练过程中,学习率会根据设置的衰减策略自动调整。