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优化器参数策略可视化

该工具旨在帮助用户检查优化器的超参数调度器(无需训练),支持学习率(learning rate)和动量(momentum)。

工具简介

python tools/visualization/vis_scheduler.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    [-p, --parameter ${PARAMETER_NAME}] \
    [-d, --dataset-size ${DATASET_SIZE}] \
    [-n, --ngpus ${NUM_GPUs}] \
    [-s, --save-path ${SAVE_PATH}] \
    [--title ${TITLE}] \
    [--style ${STYLE}] \
    [--window-size ${WINDOW_SIZE}] \
    [--cfg-options]

所有参数的说明

  • config : 模型配置文件的路径。

  • -p, parameter: 可视化参数名,只能为 ["lr", "momentum"] 之一, 默认为 "lr".

  • -d, --dataset-size: 数据集的大小。如果指定,build_dataset 将被跳过并使用这个大小作为数据集大小,默认使用 build_dataset 所得数据集的大小。

  • -n, --ngpus: 使用 GPU 的数量,默认为 1。

  • -s, --save-path: 保存的可视化图片的路径,默认不保存。

  • --title: 可视化图片的标题,默认为配置文件名。

  • --style: 可视化图片的风格,默认为 whitegrid

  • --window-size: 可视化窗口大小,如果没有指定,默认为 12*7。如果需要指定,按照格式 'W*H'

  • --cfg-options: 对配置文件的修改,参考学习配置文件

备注

部分数据集在解析标注阶段比较耗时,可直接将 -d, dataset-size 指定数据集的大小,以节约时间。

如何在开始训练前可视化学习率曲线

你可以使用如下命令来绘制配置文件 configs/swin_transformer/swin-base_16xb64_in1k.py 将会使用的变化率曲线:

python tools/visualization/vis_scheduler.py configs/swin_transformer/swin-base_16xb64_in1k.py --dataset-size 1281167 --ngpus 16
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