在train(hyp)函式中，進行訓練前的準備
def
train
(hyp)
: epochs = opt.epochs # 300 最大迭代次數
batch_size = opt.batch_size # 64 乙個batch的大小
weights = opt.weights # initial training weights 初始化權重檔案路徑
# configure
init_seeds(1)
# 設定random、np.random、torch隨機種子
with
open
(opt.data)
as f:
data_dict = yaml.load(f, loader=yaml.fullloader)
# model dict 載入yaml資料檔案
train_path = data_dict[
'train'
]# 儲存訓練資料的txt檔案路徑
test_path = data_dict[
'val'
]# 儲存驗證資料的txt檔案路徑
nc =
1if opt.single_cls else
int(data_dict[
'nc'])
# number of classes 獲取類別數
# remove previous results 清空以前的結果
# glob.glob(pathname)返回匹配pathname的可能為空的路徑名列表
# create model 初始化網路結構
model = model(opt.cfg)
.to(device)
# assert（斷言）用於判斷乙個表示式，在表示式條件為 false 的時候觸發異常
# 判斷cfg檔案中類別數和data檔案中的類別數是否相等
assert model.md[
'nc'
]== nc,
'%s nc=%g classes but %s nc=%g classes'
%(opt.data, nc, opt.cfg, model.md[
'nc'])
# image sizes
gs =
int(
max(model.stride)
)# grid size (max stride)
ifany
(x % gs !=
0for x in opt.img_size)
:# img size 必須整除 max stride
print
('warning: --img-size %g,%g must be multiple of %s max stride %g'%(
*opt.img_size, opt.cfg, gs)
) imgsz, imgsz_test =
[make_divisible(x, gs)
for x in opt.img_size]
# image sizes (train, test)
# optimizer
nbs =
64# nominal batch size
accumulate =
max(
round
(nbs / batch_size),1
)# accumulate loss before optimizing
hyp[
'weight_decay'
]*= batch_size * accumulate / nbs # scale weight_decay
pg0, pg1, pg2 =,,
# optimizer parameter groups 優化引數
for k, v in model.named_parameters():
if v.requires_grad:
if'.bias'
in k:
# biases
elif
'.weight'
in k and
'.bn'
notin k:
else
:# all else
# 選取優化函式
optimizer = optim.adam(pg0, lr=hyp[
'lr0'])
if opt.adam else \
optim.sgd(pg0, lr=hyp[
'lr0'
], momentum=hyp[
'momentum'
], nesterov=
true
) optimizer.add_param_group(
)# add pg1 with weight_decay
optimizer.add_param_group(
)# add pg2 (biases)
print
('optimizer groups: %g .bias, %g conv.weight, %g other'%(
len(pg2)
,len
(pg1)
,len
(pg0)))
del pg0, pg1, pg2
.......
..
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