怎么将yolov5的学习率策略改为余弦退火

要将 YOLOv5 的学习率策略改为余弦退火，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 YOLOv5 的训练脚本 train.py，找到学习率相关的代码。

2. 在代码中找到学习率的调度器 scheduler，将其改为 CosineAnnealingLR。

3. 设置 CosineAnnealingLR 的参数，包括初始学习率，最小学习率，以及退火周期等。

4. 运行训练脚本，即可使用余弦退火的学习率策略进行训练。

以下是一个示例代码片段，可以作为参考：

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

...

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr0)
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

其中，lr0 表示初始学习率，epochs 表示总的训练周期。可以根据实际情况进行调整。