_base_ = [ './configs/_base_/datasets/pascal_voc12.py', '../_base_/default_runtime.py', '../_base_/schedules/schedule_80k.py', './topformer_tiny.py' ] optimizer = dict(_delete_=True, type='AdamW', lr=0.00012, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.01, paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.), 'head': dict(lr_mult=10.), 'norm': dict(decay_mult=0.)})) lr_config = dict(_delete_=True, policy='poly', warmup='linear', warmup_iters=1500, warmup_ratio=1e-6, power=1.0, min_lr=0.0, by_epoch=False) # By default, models are trained on 8 GPUs with 2 images per GPU data=dict(samples_per_gpu=2) find_unused_parameters=True 这是不是一段config的代码
时间: 2024-04-18 12:31:14 浏览: 13
是的,这段代码是一个配置文件(config)的代码示例。配置文件通常用于定义模型训练的各种设置和参数。
这个配置文件包括了以下内容:
- `_base_`:引用其他基础配置文件,用于组合和继承共享的配置选项。
- `optimizer`:定义优化器的设置,包括优化器类型、学习率、权重衰减等。`_delete_=True`表示删除原有的`optimizer`配置,使用当前定义的配置。
- `lr_config`:定义学习率策略的设置,包括学习率衰减策略、热身训练(warmup)等。`_delete_=True`表示删除原有的`lr_config`配置,使用当前定义的配置。
- `data`:定义数据加载和处理的设置,如每个GPU上的样本数。
- `find_unused_parameters`:设置是否查找未使用的参数。
通过修改这些配置项,可以对模型训练过程中的各种参数和设置进行调整和优化,以满足特定任务和需求。
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar20.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet_dogs.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_tiny_imagenet.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_stl10.yml
这些命令看起来是在命令行中运行Python脚本 `end2end.py` 并传递一些配置文件。
这些命令中的`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`是用于设置使用的GPU设备编号。这里设置为0表示使用第一个可用的GPU设备。如果您的系统有多个GPU设备并且想要指定使用的设备,可以更改这个值。
`--config_env`参数用于指定环境配置文件的路径,`--config_exp`参数用于指定实验配置文件的路径。
例如,第一个命令 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 表示使用第一个GPU设备运行 `end2end.py` 脚本,并传递 `configs/env.yml` 作为环境配置文件,传递 `configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 作为实验配置文件。
您可以根据需要修改这些命令以适应您的配置文件路径和其他参数。确保配置文件存在并且路径正确,并确保您的系统上已安装必要的依赖项。
python test.py configs/tusimple.py --test_model tusimple_18.pth --test_work_dir ./tmp
这是一个运行 Python 脚本的命令,其中 test.py 是脚本文件名,configs/tusimple.py 是配置文件路径,--test_model tusimple_18.pth 是指定测试模型的路径和文件名,--test_work_dir ./tmp 则是设置测试的输出目录。它的作用是运行一个名为 tusimple 的模型进行测试,并将测试结果输出到 ./tmp 目录下。