代码解释:weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4

时间: 2023-09-09 12:11:14 浏览: 72
这是一段代码中的超参数配置,其中weight_decay是优化算法中的正则化参数,用于控制模型的复杂度和泛化能力。正则化是一种常用的机器学习技术,其可以通过在损失函数中添加正则化项来惩罚模型的复杂度,从而避免过拟合。在优化算法中,正则化通常通过在损失函数中添加一个权重衰减项来实现,即将模型参数的平方和乘以一个权重衰减因子加入到损失函数中。在这段代码中,weight_decay的值为0.0005,意味着权重衰减因子为5e-4。较小的权重衰减因子可以减少正则化的影响,从而使模型更容易过拟合;而较大的权重衰减因子可以增强正则化的影响,从而使模型更容易泛化。因此,权重衰减因子的取值需要根据具体任务和数据集进行调整。
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Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

根据你提供的错误信息,看起来是在加载数据集时出现了一个 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str` 的错误。这个错误通常是由于 Python 版本不兼容或者数据集文件损坏导致的。 你可以尝试以下解决方法: 1. 确保你的 Python 版本与项目要求的版本兼容。检查项目的文档或要求文件,查看所需的 Python 版本。 2. 如果你正在使用虚拟环境,请确保已经激活了正确的环境。你可以使用 `conda activate <env_name>`(对于 Anaconda)或者 `source <env_name>/bin/activate`(对于 venv)来激活环境。 3. 尝试重新下载或更新数据集文件。如果数据集文件损坏或不完整,会导致加载时出现错误。可以从可靠的来源重新下载数据集,并确保文件完整。 如果以上方法仍然无法解决问题,请提供更多的上下文信息,例如你使用的 Python 版本、项目的详细说明等,以便我能够更好地帮助你解决问题。

yolov8 optimizer怎么选择

根据提供的引用内容,Yolov8模型中的optimizer选择可以通过smart_optimizer函数来实现。该函数会根据模型的参数将它们分成三组,并根据优化器名称选择相应的优化器。具体步骤如下: 1. 首先,定义三组参数,分别是带权重衰减的权重参数、不带权重衰减的权重参数和不带权重衰减的偏置参数。 2. 然后,根据优化器名称选择相应的优化器。Yolov8模型中常用的优化器有adam、amsprop、adamw和sgd。 3. 最后,将三组参数添加到优化器的参数组中。 下面是一个示例代码: ```python import torch.optim as optim def smart_optimizer(model, optimizer_name): weight_decay_params = [] no_weight_decay_params = [] no_bias_decay_params = [] for name, param in model.named_parameters(): if 'weight' in name and len(param.shape) > 1: weight_decay_params.append(param) elif 'weight' in name and len(param.shape) == 1: no_weight_decay_params.append(param) elif 'bias' in name: no_bias_decay_params.append(param) if optimizer_name == 'adam': optimizer = optim.Adam([ {'params': weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0005}, {'params': no_weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0}, {'params': no_bias_decay_params, 'weight_decay': 0.0} ]) elif optimizer_name == 'amsprop': optimizer = optim.AMSgrad([ {'params': weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0005}, {'params': no_weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0}, {'params': no_bias_decay_params, 'weight_decay': 0.0} ]) elif optimizer_name == 'adamw': optimizer = optim.AdamW([ {'params': weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0005}, {'params': no_weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0}, {'params': no_bias_decay_params, 'weight_decay': 0.0} ]) elif optimizer_name == 'sgd': optimizer = optim.SGD([ {'params': weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0005}, {'params': no_weight_decay_params, 'weight_decay': 0.0}, {'params': no_bias_decay_params, 'weight_decay': 0.0} ], lr=0.001, momentum=0.9) return optimizer ``` 通过调用smart_optimizer函数,并传入模型和优化器名称,即可选择相应的优化器。

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(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

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