选择优化器
# Optimizer 选择优化器
nbs = 64 # 标称批大小,即:在选择优化器和设置优化器参数时所使用的一个固定的批大小。
# 使用了 round(nbs / batch_size) 来计算累积因子,即标称批大小与实际批大小之间的比值,然后取最大值为 1。
accumulate = max(round(nbs / batch_size), 1) # 在优化之前累积损失
hyp['weight_decay'] *= batch_size * accumulate / nbs # 缩放 weight_decay
optimizer = smart_optimizer(model, opt.optimizer, hyp['lr0'], hyp['momentum'], hyp['weight_decay'])
这段代码的作用是选择优化器并设置优化器的参数。
首先,定义了一个标称批大小 nbs
,它的值为 64。
然后,计算在优化之前要累积的损失数量。这里使用了 round(nbs / batch_size)
来计算累积因子,即标称批大小与实际批大小之间的比值,然后取最大值为 1。这样做的目的是确保在实际批大小小于标称批大小时,仍然能够进行损失的累积。
接下来,通过将 hyp['weight_decay']
乘以 batch_size * accumulate / nbs
来缩放权重衰减(weight decay)。这样做的目的是根据实际批大小和累积因子来调整权重衰减的值,以保持一致的效果。
最后,调用 smart_optimizer
函数选择优化器,并传入模型、优化器类型 opt.optimizer
、学习率 hyp['lr0']
、动量 hyp['momentum']
和权重衰减 hyp['weight_decay']
作为参数。该函数的作用是根据给定的参数选择合适的优化器,并返回该优化器的实例。
这段代码的目的是根据一些设定的参数选择合适的优化器,并设置优化器的参数,以便在训练过程中使用该优化器来更新模型的参数。优化器的选择和参数设置对于训练的效果和速度都有重要的影响。
标称批大小 nbs
是指在选择优化器和设置优化器参数时所使用的一个固定的批大小。它是一个预先定义的值,用于计算损失的累积因子和调整权重衰减。在代码中,nbs
的值被设置为 64,但实际上可以根据具体的需求进行调整。标称批大小的选择通常是根据模型的复杂性、训练数据集的规模和可用的计算资源来确定的。