配置训练参数和训练

FL1623863129 2023-01-13 00:07:42

课时名称	课时知识点
配置训练参数和训练	本节主要介绍如何修改配置参数并训练自己的数据集

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薛开宇caffe学习笔记完整版，从准备数据，认识参数，到自训练网络，这个笔记相当齐全

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通过这种方法，用户可以根据自己的需求和任务特点，灵活地修改模型的架构、调整数据处理方式、优化训练策略和调整运行设置，以达到更好的性能和效果。示例：对于目标检测任务，你可以尝试不同的主干网络（如ResNet、EfficientNet等），调整网络的深度和通道数，尝试不同的检测头（如YOLO、SSD等），以及调整相关的超参数（如学习率、批量大小等）。使用配置文件我们可以脱离源代码的编写，只需要在配置文件中去修改模型的参数，增加对应的模型块，就可以实现修改模型的功能。不同的模型架构适用于不同的任务和数据集。

该脚本通过argparse来接受命令行参数，并设置到超参数字典，和yolov5的启动脚本类似。data: 数据集配置文件hyp: 参数配置文件（上一节我们建立的）model: 模型权重或者模型结构配置文件其他参数根据名字就显而易见了。本文介绍了如何使用自定义训练脚本的方式启动yolov8的训练，有效的结合命令行和配置文件的优点，即可以灵活的修改训练参数，又可以用配置文件来管理我们的训练超参数。并通过修改文件，支持了DDP训练。

本文汇总了llama factory等模型训练框架会经常遇到的一些配置参数和经验。最开始学习大模型训练的时候，经常会遇到大量参数，网上资料又多又杂乱，我索性自己整理汇总了一下，费了不少功夫。后续会持续更新和解释。整理不易，且行且珍惜。

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