yolov8 adamw
时间: 2023-08-05 07:03:21 浏览: 90
YOLOv8是YOLOv5的一个重大更新版本,由ultralytics公司在2023年1月10日开源。它支持图像分类、物体检测和实例分割任务。与YOLOv5相比,YOLOv8的模型参数、运行速度和参数量都有所增加。具体的详细信息可以参考下表。[1]
关于优化器的选择,YOLOv8中可以使用多种优化器,其中包括AdamW。在YOLOv8的配置文件中,可以通过修改`optimizer`字段为`AdamW`来选择使用AdamW优化器。此外,还可以通过修改`lr0`字段来设置初始学习率。[3]
总之,YOLOv8是YOLOv5的一个重大更新版本,具有更高的mAP和参数量。在使用YOLOv8时,可以选择使用AdamW优化器,并根据需要调整初始学习率。
相关问题
yolov8 优化器
Yolov8模型的优化器可以选择不同的算法,常用的优化器包括:
1. Adam:Adam是一种自适应矩估计优化算法,结合了Adagrad和RMSprop的优点。它能够自动调整学习率,并且在处理大规模数据时表现良好。
2. SGD:随机梯度下降是一种经典的优化算法,在每个训练步骤中随机选择一小部分样本进行梯度计算和参数更新。它的实现较为简单,但可能需要手动调整学习率。
3. AdamW:AdamW是对Adam算法的一种改进,引入了权重衰减(weight decay)机制,用于控制参数的正则化。
以上仅是一些常见的优化器选择,实际使用时还可以根据具体情况进行调整和尝试不同的优化器以获得更好的性能。
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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