Referência para ultralytics/utils/autobatch.py
Nota
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ultralytics.utils.autobatch.check_train_batch_size(model, imgsz=640, amp=True)
Verifica YOLO o tamanho do lote de treino utilizando a função autobatch().
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
model |
Module
|
YOLO modelo para verificar o tamanho do lote. |
necessário |
imgsz |
int
|
Tamanho da imagem utilizada para a formação. |
640
|
amp |
bool
|
Se Verdadeiro, utiliza a precisão mista automática (AMP) para a formação. |
True
|
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
int
|
Tamanho ótimo do lote calculado utilizando a função autobatch(). |
Código fonte em ultralytics/utils/autobatch.py
ultralytics.utils.autobatch.autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.6, batch_size=DEFAULT_CFG.batch)
Estima automaticamente o melhor tamanho de lote YOLO para usar uma fração da memória CUDA disponível.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
model |
module
|
YOLO modelo para o qual calcula o tamanho do lote. |
necessário |
imgsz |
int
|
O tamanho da imagem utilizado como entrada para o modelo YOLO . Usa como padrão 640. |
640
|
fraction |
float
|
A fração da memória CUDA disponível a ser usada. Usa como padrão 0,60. |
0.6
|
batch_size |
int
|
O tamanho de lote predefinido a utilizar se for detectado um erro. Por defeito, utiliza 16. |
batch
|
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
int
|
O tamanho ideal do lote. |
Código fonte em ultralytics/utils/autobatch.py
Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-05-08
Autores: Burhan-Q (1), glenn-jocher (3), Laughing-q (1)