مرجع ل ultralytics/utils/autobatch.py
ملاحظه
هذا الملف متاح في https://github.com/ultralytics/ultralytics/ نقطة / الرئيسية /ultralytics/ المرافق / autobatch.py. إذا اكتشفت مشكلة ، فيرجى المساعدة في إصلاحها من خلال المساهمة في طلب 🛠️ سحب. شكرا لك 🙏!
ultralytics.utils.autobatch.check_train_batch_size(model, imgsz=640, amp=True)
فحص YOLO حجم دفعة التدريب باستخدام وظيفة autobatch ().
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
model |
Module
|
YOLO نموذج للتحقق من حجم الدفعة ل. |
مطلوب |
imgsz |
int
|
حجم الصورة المستخدمة للتدريب. |
640
|
amp |
bool
|
إذا كان هذا صحيحا، فاستخدم الدقة المختلطة التلقائية (AMP) للتدريب. |
True
|
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
int
|
تم حساب حجم الدفعة الأمثل باستخدام وظيفة autobatch (). |
شفرة المصدر في ultralytics/utils/autobatch.py
ultralytics.utils.autobatch.autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.6, batch_size=DEFAULT_CFG.batch)
تقدير الأفضل تلقائيا YOLO حجم الدفعة لاستخدام جزء صغير من ذاكرة CUDA المتوفرة.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
model |
module
|
YOLO نموذج لحساب حجم الدفعة ل. |
مطلوب |
imgsz |
int
|
حجم الصورة المستخدم كمدخل ل YOLO نموذج. الإعدادات الافتراضية هي 640. |
640
|
fraction |
float
|
جزء من ذاكرة CUDA المتوفرة للاستخدام. الإعدادات الافتراضية هي 0.60. |
0.6
|
batch_size |
int
|
حجم الدفعة الافتراضي الذي يجب استخدامه في حالة اكتشاف خطأ. الإعدادات الافتراضية إلى 16. |
batch
|
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
int
|
حجم الدفعة الأمثل. |