paddleseg中如何设置早停法,代码应该怎么改
时间: 2024-02-17 17:00:02 浏览: 116
用于paddleseg的数据准备部分的代码
在PaddleSeg中,可以通过修改训练配置文件来设置早停法。具体步骤如下:
1. 打开训练配置文件,找到`train`部分。
2. 在`train`部分中,添加以下内容:
```yaml
early_stop:
enable: True
metric: Mean_IoU
min_delta: 0.005
patience: 5
```
其中,`enable`表示是否启用早停法,`metric`表示计算性能指标的方式,可以选择`Mean_IoU`、`Acc`、`MSE`等,`min_delta`表示性能指标提升的最小阈值,`patience`表示计数器的最大累计次数。
例如,可以将训练配置文件`seg_hrnet_w18_512x512_1x.yml`中的`train`部分修改为:
```yaml
train:
dataset:
...
model:
...
optimizer:
...
lr_scheduler:
...
save_dir: "./output"
save_interval: 1000
log_iters: 10
num_epochs: 200
batch_size: 4
early_stop:
enable: True
metric: Mean_IoU
min_delta: 0.005
patience: 5
```
这样就完成了早停法的设置。
值得注意的是,早停法只在验证集上计算性能指标,因此需要在训练配置文件中指定验证集。可以在`train`部分中添加以下内容:
```yaml
val_dataset:
type: Dataset
dataset_root: ./dataset/val
num_classes: 2
mode: val
...
```
其中,`type`表示数据集类型,`dataset_root`表示数据集的根目录,`num_classes`表示分类数,`mode`表示数据集模式,可以选择`train`、`val`、`test`等。需要根据实际情况修改这些参数。
最后,运行训练命令即可启动早停法:
```bash
python -m paddleseg.train --config seg_hrnet_w18_512x512_1x.yml
```
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