mmdetection训练学习率

在mmdetection中，有两种设置学习率的方法。第一种方法是在训练命令后面添加参数--auto-scale-lr。这种方法会根据训练的规模自动调整学习率。第二种方法则是根据使用的GPU数量和每个GPU的图像数量来设置学习率。具体地，当使用8个GPU且每个GPU处理2个图像时，学习率为0.02；当使用4个GPU且每个GPU处理2个图像时，学习率为0.01；当使用2个GPU且每个GPU处理2个图像时，学习率为0.005；当使用1个GPU且每个GPU处理2个图像时，学习率为0.0025。 在训练过程中，还可以通过train.py的参数来调整学习率。例如，--work-dir参数用于指定训练保存模型和日志的路径，--resume-from参数用于从预训练模型checkpoint中恢复训练，--no-validate参数用于在训练期间不评估checkpoint，--gpus参数用于指定训练使用的GPU数量，--gpu-ids参数用于指定使用哪一块GPU，--seed参数用于设置随机种子，--deterministic参数用于是否为CUDNN后端设置确定性选项，--options参数用于指定其他参数的字典，--launcher参数用于指定作业启动器，--local_rank参数用于指定LOCAL_RANK，--autoscale-lr参数用于根据测试数量自动缩放学习率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MMDetection实战：MMDetection训练与测试](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124647370)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【mmdetection】mmdetection学习率设置](https://blog.csdn.net/wxd1233/article/details/123128276)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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