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

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。