Riferimento per ultralytics/utils/autobatch.py
Nota
Questo file è disponibile su https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/autobatch .py. Se noti un problema, contribuisci a risolverlo inviando una Pull Request đ ď¸. Grazie đ!
ultralytics.utils.autobatch.check_train_batch_size(model, imgsz=640, amp=True)
Controlla la dimensione del batch di addestramento di YOLO utilizzando la funzione autobatch().
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
model |
Module
|
YOLO modello per il quale controllare le dimensioni del lotto. |
richiesto |
imgsz |
int
|
Dimensione dell'immagine utilizzata per la formazione. |
640
|
amp |
bool
|
Se Vero, utilizza la precisione mista automatica (AMP) per la formazione. |
True
|
Restituzione:
Tipo | Descrizione |
---|---|
int
|
Dimensione ottimale del batch calcolata con la funzione autobatch(). |
Codice sorgente in ultralytics/utils/autobatch.py
ultralytics.utils.autobatch.autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.6, batch_size=DEFAULT_CFG.batch)
Stima automaticamente la migliore dimensione del batch di YOLO per utilizzare una frazione della memoria CUDA disponibile.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
model |
module
|
YOLO per calcolare la dimensione del lotto. |
richiesto |
imgsz |
int
|
La dimensione dell'immagine utilizzata come input per il modello YOLO . Il valore predefinito è 640. |
640
|
fraction |
float
|
La frazione della memoria CUDA disponibile da utilizzare. Il valore predefinito è 0,60. |
0.6
|
batch_size |
int
|
La dimensione predefinita del batch da utilizzare se viene rilevato un errore. Il valore predefinito è 16. |
batch
|
Restituzione:
Tipo | Descrizione |
---|---|
int
|
La dimensione ottimale del lotto. |