Referencia para ultralytics/utils/autobatch.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/autobatch .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.utils.autobatch.check_train_batch_size(model, imgsz=640, amp=True)
Comprueba YOLO el tamaño del lote de entrenamiento utilizando la función autobatch().
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
model |
Module
|
YOLO modelo para comprobar el tamaño del lote. |
necesario |
imgsz |
int
|
Tamaño de la imagen utilizada para el entrenamiento. |
640
|
amp |
bool
|
Si es Verdadero, utiliza la precisión mixta automática (PAM) para el entrenamiento. |
True
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
int
|
Tamaño óptimo del lote calculado con la función autobatch(). |
Código fuente en ultralytics/utils/autobatch.py
ultralytics.utils.autobatch.autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.6, batch_size=DEFAULT_CFG.batch)
Estima automáticamente el mejor tamaño de lote YOLO para utilizar una fracción de la memoria CUDA disponible.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
model |
module
|
YOLO modelo para calcular el tamaño del lote. |
necesario |
imgsz |
int
|
El tamaño de imagen utilizado como entrada para el modelo YOLO . Por defecto es 640. |
640
|
fraction |
float
|
La fracción de memoria CUDA disponible a utilizar. Por defecto es 0,60. |
0.6
|
batch_size |
int
|
El tamaño de lote por defecto que se utilizará si se detecta un error. Por defecto es 16. |
batch
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
int
|
El tamaño óptimo del lote. |