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Référence pour ultralytics/utils/callbacks/base.py

Note

Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/callbacks/base .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !



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

Appelé avant que la routine de préformation ne commence.

Code source dans 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)

Appelé après la fin de la routine de préformation.

Code source dans 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)

Appelé quand la formation commence.

Code source dans 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)

Appelé au début de chaque période d'apprentissage.

Code source dans 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)

Appelé au début de chaque lot de formation.

Code source dans 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)

Appelé lorsque l'optimiseur prend une mesure.

Code source dans 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)

Appelé avant que les gradients ne soient mis à zéro.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de chaque lot de formation.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de chaque période d'apprentissage.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de chaque époque d'ajustement (train + val).

Code source dans 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)

Appelé lorsque le modèle est sauvegardé.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de la formation.

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



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

Appelé lorsque les paramètres du modèle sont mis à jour.

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



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

Appelé pendant le démontage du processus de formation.

Code source dans 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)

Appelé lorsque la validation commence.

Code source dans 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)

Appelé au début de chaque lot de validation.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de chaque lot de validation.

Code source dans 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)

Appelé lorsque la validation se termine.

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



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

Appelé lorsque la prédiction commence.

Code source dans 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)

Appelé au début de chaque lot de prédiction.

Code source dans 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)

Appelé à la fin de chaque lot de prédictions.

Code source dans 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)

Appelé après la fin du post-traitement de la prédiction.

Code source dans 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)

Appelé lorsque la prédiction se termine.

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



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

Appelé lorsque l'exportation du modèle commence.

Code source dans 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)

Appelé lorsque l'exportation du modèle se termine.

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



ultralytics.utils.callbacks.base.get_default_callbacks()

Renvoie une copie du dictionnaire default_callbacks avec des listes comme valeurs par défaut.

Retourne :

Type Description
defaultdict

Un defaultdict avec les clés de default_callbacks et des listes vides comme valeurs par défaut.

Code source dans 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)

Ajoute des rappels d'intégration provenant de diverses sources aux rappels de l'instance.

Paramètres :

Nom Type Description DĂ©faut
instance (Trainer, Predictor, Validator, Exporter)

Un objet avec un attribut "callbacks" qui est un dictionnaire de listes de rappels. de listes de rappels.

requis
Code source dans 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)





Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (5), Burhan-Q (1), Laughing-q (1)