if random.random() < hyp[ mixup ]: KeyError: mixup
时间: 2024-03-18 09:45:05 浏览: 14
这个错误通常是由于在使用一个名为 `mixup` 的变量时,该变量没有被定义或初始化,导致无法在 `hyp` 字典中找到对应的键。你需要检查一下代码中是否有定义或初始化了 `mixup` 变量,并且确保其被正确地传递给了 `hyp` 字典。另外,你还需要确认 `hyp` 字典中是否真的存在键为 `mixup` 的项。如果没有,你需要添加一个相应的键值对,或者修改代码中使用的键名。
相关问题
if RANK in [-1, 0]: loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance if loggers.wandb: data_dict = loggers.wandb.data_dict if resume: weights, epochs, hyp = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp # Register actions for k in methods(loggers): callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k))
这段Python代码的作用是创建一个日志记录器(Loggers),并将其注册为回调函数(callback)。
具体来说,代码首先判断当前进程的RANK是否为-1或0,如果是,则说明当前进程为主进程,需要进行日志记录。然后,代码创建一个Loggers实例,这个实例接收5个参数,分别是保存日志文件的路径(save_dir)、模型权重(weights)、命令行参数(opt)、超参数(hyp)、日志记录器(LOGGER)。Loggers类是一个自定义的日志记录器类,用于记录训练过程中的各种信息。
接下来,如果Loggers实例中有使用WandB进行日志记录,则将WandB的数据字典(data_dict)赋值给变量data_dict,以便后续使用。如果程序是从断点处恢复继续训练的,则将权重(weights)、训练轮数(epochs)和超参数(hyp)从命令行参数(opt)中恢复出来。
最后,代码使用Python的回调函数(callback)机制,将Loggers实例中的各种方法注册为回调函数。这些方法包括记录训练损失、记录学习率等,可以在训练过程中被自动调用。其中,methods函数用于获取Loggers类中以"on_"开头的方法名,callbacks.register_action函数用于将这些方法注册为回调函数。
YOLOv5s hyp.scratch.yaml超参数解释
以下是YOLOv5s hyp.scratch.yaml中的超参数解释:
1. **batch_size:** 训练时的批大小,即一次输入的图像数量。
2. **epochs:** 训练的轮数,每一轮训练会遍历整个数据集。
3. **img_size:** 输入图像的尺寸,即训练时将图像缩放的大小。
4. **rect:** 是否使用矩形标注,如果为True,则将标注框调整为矩形。
5. **mosaic:** 是否使用mosaic数据增强,mosaic即将四个不同的图像拼接成一个大的图像进行训练。
6. **mixup:** 是否使用mixup数据增强,mixup即将两个不同的图像进行融合生成一个新的图像进行训练。
7. **iou_thresh:** NMS中的IOU阈值,用于过滤重叠的边界框。
8. **obj_thresh:** 预测为目标的置信度阈值,高于该阈值的框才会被保留。
9. **cls_thresh:** 预测为某个类别的置信度阈值,高于该阈值的框才会被保留。
10. **label_smoothing:** 标签平滑的参数,用于减少过拟合和模型的泛化能力。
11. **augment:** 是否使用数据增强,包括随机翻转、旋转、缩放、平移等。
12. **hyp:** 其他优化器的超参数,包括学习率、动量、权重衰减等。