Referencia para ultralytics/engine/tuner.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/tuner .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.engine.tuner.Tuner
Clase responsable del ajuste de hiperparámetros de los modelos YOLO .
La clase YOLO evoluciona los hiperparámetros del modelo a lo largo de un número determinado de iteraciones mutándolos según el espacio de búsqueda y reentrenando el modelo para evaluar su rendimiento.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
space |
dict
|
Espacio de búsqueda de hiperparámetros que contiene límites y factores de escala para la mutación. |
tune_dir |
Path
|
Directorio donde se guardarán los registros de evolución y los resultados. |
tune_csv |
Path
|
Ruta al archivo CSV donde se guardan los registros de evolución. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
_mutate |
dict) -> dict:
Muta los hiperparámetros dados dentro de los límites especificados en |
__call__ |
Ejecuta la evolución de los hiperparámetros en varias iteraciones. |
Ejemplo
Sintoniza los hiperparámetros para YOLOv8n en COCO8 con imgsz=640 y epochs=30 durante 300 iteraciones de sintonización.
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.tune(data='coco8.yaml', epochs=10, iterations=300, optimizer='AdamW', plots=False, save=False, val=False)
Sintoniza con el espacio de búsqueda personalizado.
Código fuente en ultralytics/engine/tuner.py
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|
__call__(model=None, iterations=10, cleanup=True)
Ejecuta el proceso de evolución de los hiperparámetros cuando se llama a la instancia Sintonizador.
Este método itera a través del número de iteraciones, realizando los siguientes pasos en cada iteración:
1. Carga los hiperparámetros existentes o inicializa unos nuevos.
2. Muta los hiperparámetros utilizando la función mutate
método.
3. Entrena un modelo YOLO con los hiperparámetros mutados.
4. Registra la puntuación de aptitud y los hiperparámetros mutados en un archivo CSV.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
model |
Model
|
Un modelo YOLO preinicializado que se utilizará para el entrenamiento. |
None
|
iterations |
int
|
El número de generaciones durante las que se ejecutará la evolución. |
10
|
cleanup |
bool
|
Si borrar los pesos de iteración para reducir el espacio de almacenamiento utilizado durante el ajuste. |
True
|
Nota
El método utiliza la self.tune_csv
Objeto ruta para leer y registrar hiperparámetros y puntuaciones de aptitud.
Asegúrate de que esta ruta está configurada correctamente en la instancia del Afinador.
Código fuente en ultralytics/engine/tuner.py
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|
__init__(args=DEFAULT_CFG, _callbacks=None)
Inicializa el Sintonizador con las configuraciones.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
args |
dict
|
Configuración para la evolución de los hiperparámetros. |
DEFAULT_CFG
|