Referans için ultralytics/utils/autobatch.py
Not
Bu dosya https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/autobatch .py adresinde mevcuttur. Bir sorun tespit ederseniz lütfen bir Çekme İsteği 🛠️ ile katkıda bulunarak düzeltilmesine yardımcı olun. Teşekkürler 🙏!
ultralytics.utils.autobatch.check_train_batch_size(model, imgsz=640, amp=True)
autobatch() işlevini kullanarak YOLO eğitim yığın boyutunu kontrol edin.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
model |
Module
|
YOLO için parti boyutunu kontrol etmek için model. |
gerekli |
imgsz |
int
|
Eğitim için kullanılan görüntü boyutu. |
640
|
amp |
bool
|
True ise, eğitim için otomatik karışık hassasiyet (AMP) kullanın. |
True
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
int
|
autobatch() işlevi kullanılarak hesaplanan optimum parti boyutu. |
Kaynak kodu ultralytics/utils/autobatch.py
ultralytics.utils.autobatch.autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.6, batch_size=DEFAULT_CFG.batch)
Mevcut CUDA belleğinin bir kısmını kullanmak için en iyi YOLO yığın boyutunu otomatik olarak tahmin edin.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
model |
module
|
YOLO için parti boyutunu hesaplamak için model. |
gerekli |
imgsz |
int
|
YOLO modeli için girdi olarak kullanılan görüntü boyutu. Varsayılan değer 640'tır. |
640
|
fraction |
float
|
Kullanılabilir CUDA belleğinin kullanılacak kısmı. Varsayılan değer 0,60'tır. |
0.6
|
batch_size |
int
|
Bir hata algılandığında kullanılacak varsayılan parti boyutu. Varsayılan değer 16'dır. |
batch
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
int
|
Optimum parti büyüklüğü. |
Kaynak kodu ultralytics/utils/autobatch.py
Oluşturuldu 2023-11-12, Güncellendi 2024-05-08
Yazarlar: Burhan-Q (1), glenn-jocher (3), Laughing-q (1)