配置训练参数和训练

FL1623863129 2023-07-16 11:13:02

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配置训练参数和训练	本节主要介绍如何将转成的coco数据集在修改配置参数用yolo-nas框架训练起来

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一、多感官训练器材配置参数要求清单：.pdf

在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，经过训练的模型会被保存为这个文件，其中包含了模型的权重参数。文件保存了这些训练参数，包括学习率、优化器类型、训练批次大小、训练时的超参数等等。当需要重新加载模型进行训练或进行进一步的微调时，这个文件可以用来还原训练参数的配置。: 这是保存了训练参数的二进制文件。在使用 PyTorch 进行训练时，可以使用一个包含了各种训练参数的对象（通常是一个命名元组或类实例）来配置训练过程。则包含了训练模型时使用的各种训练参数的配置信息。包含了经过训练的模型的权重参数，而。

训练 YOLOv5 模型需要以下步骤：准备训练数据：需要准备一组带有标注的图像数据，标注包括目标的位置和类别。配置训练参数：根据训练数据和目标模型的性能要求来配置训练参数，包括学习率、批量大小、训练轮数等。模型训练：使用预处理后的训练数据和配置好的参数，在计算机上运行训练程序，让模型在训练数据上进行学习。模型评估：在训练过程中或训练结束后，使用一组独立的评估数据(通常不是训练数据)...

一、引言使用谷歌提供的object detection api图像识别框架，我们可以很方便地重新训练一个预训练模型，用于自己的具体业务。以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例，训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了，只需对少量路径参数做修改即可。但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足。一是无法理解训练参数背后的原理，不利于技术积累；二是一旦遇到需要优化的问题时，不知道如何调整训练参数。例如，我使用默认配置

yolov5的运行环境配置、参数修改和训练命令，并将训练的pt模型转换为rknn模型，并推理

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