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Referenz fĂŒr ultralytics/utils/callbacks/base.py

Hinweis

Diese Datei ist verfĂŒgbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/callbacks/base .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request đŸ› ïž einreichst. Vielen Dank 🙏!



ultralytics.utils.callbacks.base.on_pretrain_routine_start(trainer)

Wird aufgerufen, bevor die Vorschulungsroutine beginnt.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_pretrain_routine_start(trainer):
    """Called before the pretraining routine starts."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_pretrain_routine_end(trainer)

Wird nach dem Ende der Vorschulungsroutine aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_pretrain_routine_end(trainer):
    """Called after the pretraining routine ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_start(trainer)

Wird aufgerufen, wenn das Training beginnt.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_start(trainer):
    """Called when the training starts."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_epoch_start(trainer)

Wird zu Beginn einer jeden Trainingsepoche aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_epoch_start(trainer):
    """Called at the start of each training epoch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_batch_start(trainer)

Wird zu Beginn eines jeden Trainingsstapels aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_batch_start(trainer):
    """Called at the start of each training batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.optimizer_step(trainer)

Wird aufgerufen, wenn der Optimierer einen Schritt macht.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def optimizer_step(trainer):
    """Called when the optimizer takes a step."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_before_zero_grad(trainer)

Wird aufgerufen, bevor die Gradienten auf Null gesetzt werden.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_before_zero_grad(trainer):
    """Called before the gradients are set to zero."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_batch_end(trainer)

Wird am Ende eines jeden Trainingsstapels aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_batch_end(trainer):
    """Called at the end of each training batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_epoch_end(trainer)

Wird am Ende jeder Trainingsepoche aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_epoch_end(trainer):
    """Called at the end of each training epoch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_fit_epoch_end(trainer)

Wird am Ende jeder Fit-Epoche (train + val) aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_fit_epoch_end(trainer):
    """Called at the end of each fit epoch (train + val)."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_model_save(trainer)

Wird aufgerufen, wenn das Modell gespeichert wird.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_model_save(trainer):
    """Called when the model is saved."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_train_end(trainer)

Wird aufgerufen, wenn das Training endet.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_train_end(trainer):
    """Called when the training ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_params_update(trainer)

Wird aufgerufen, wenn die Modellparameter aktualisiert werden.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_params_update(trainer):
    """Called when the model parameters are updated."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.teardown(trainer)

Wird wÀhrend des Abbruchs des Trainingsprozesses aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def teardown(trainer):
    """Called during the teardown of the training process."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_val_start(validator)

Wird aufgerufen, wenn die Validierung beginnt.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_val_start(validator):
    """Called when the validation starts."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_val_batch_start(validator)

Wird zu Beginn eines jeden Validierungsstapels aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_val_batch_start(validator):
    """Called at the start of each validation batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_val_batch_end(validator)

Wird am Ende eines jeden Validierungsstapels aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_val_batch_end(validator):
    """Called at the end of each validation batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_val_end(validator)

Wird aufgerufen, wenn die Validierung endet.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_val_end(validator):
    """Called when the validation ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_predict_start(predictor)

Wird aufgerufen, wenn die Vorhersage beginnt.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_predict_start(predictor):
    """Called when the prediction starts."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_predict_batch_start(predictor)

Wird zu Beginn jedes Vorhersage-Batches aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_predict_batch_start(predictor):
    """Called at the start of each prediction batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_predict_batch_end(predictor)

Wird am Ende jedes Vorhersage-Batches aufgerufen.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_predict_batch_end(predictor):
    """Called at the end of each prediction batch."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_predict_postprocess_end(predictor)

Wird aufgerufen, nachdem die Nachbearbeitung der Vorhersage beendet ist.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_predict_postprocess_end(predictor):
    """Called after the post-processing of the prediction ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_predict_end(predictor)

Wird aufgerufen, wenn die Vorhersage endet.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_predict_end(predictor):
    """Called when the prediction ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_export_start(exporter)

Wird aufgerufen, wenn der Modellexport beginnt.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_export_start(exporter):
    """Called when the model export starts."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.on_export_end(exporter)

Wird aufgerufen, wenn der Modellexport endet.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def on_export_end(exporter):
    """Called when the model export ends."""
    pass



ultralytics.utils.callbacks.base.get_default_callbacks()

Gibt eine Kopie des default_callbacks-Wörterbuchs mit Listen als Standardwerte zurĂŒck.

Retouren:

Typ Beschreibung
defaultdict

Ein Standarddict mit SchlĂŒsseln aus default_callbacks und leeren Listen als Standardwerte.

Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def get_default_callbacks():
    """
    Return a copy of the default_callbacks dictionary with lists as default values.

    Returns:
        (defaultdict): A defaultdict with keys from default_callbacks and empty lists as default values.
    """
    return defaultdict(list, deepcopy(default_callbacks))



ultralytics.utils.callbacks.base.add_integration_callbacks(instance)

FĂŒge Integrations-Callbacks aus verschiedenen Quellen zu den Callbacks der Instanz hinzu.

Parameter:

Name Typ Beschreibung Standard
instance (Trainer, Predictor, Validator, Exporter)

Ein Objekt mit dem Attribut "callbacks", das ein Wörterbuch von RĂŒckruflisten ist.

erforderlich
Quellcode in ultralytics/utils/callbacks/base.py
def add_integration_callbacks(instance):
    """
    Add integration callbacks from various sources to the instance's callbacks.

    Args:
        instance (Trainer, Predictor, Validator, Exporter): An object with a 'callbacks' attribute that is a dictionary
            of callback lists.
    """

    # Load HUB callbacks
    from .hub import callbacks as hub_cb

    callbacks_list = [hub_cb]

    # Load training callbacks
    if "Trainer" in instance.__class__.__name__:
        from .clearml import callbacks as clear_cb
        from .comet import callbacks as comet_cb
        from .dvc import callbacks as dvc_cb
        from .mlflow import callbacks as mlflow_cb
        from .neptune import callbacks as neptune_cb
        from .raytune import callbacks as tune_cb
        from .tensorboard import callbacks as tb_cb
        from .wb import callbacks as wb_cb

        callbacks_list.extend([clear_cb, comet_cb, dvc_cb, mlflow_cb, neptune_cb, tune_cb, tb_cb, wb_cb])

    # Add the callbacks to the callbacks dictionary
    for callbacks in callbacks_list:
        for k, v in callbacks.items():
            if v not in instance.callbacks[k]:
                instance.callbacks[k].append(v)





Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2023-11-25
Autoren: glenn-jocher (3), Laughing-q (1)