mmdetection 使用混合精度训练

在mmdetection中，mask2former是一个用于实现Mask R-CNN的模块。如果要使用混合精度训练，可以将PyTorch中的AMP（Automatic Mixed Precision）混合精度训练技术应用到mask2former的训练中。 具体来说，可以使用torch.cuda.amp.autocast和torch.cuda.amp.GradScaler两个函数来实现混合精度训练。首先，在训练代码的开头，需要加上以下几行代码： ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() ``` 然后，在每个训练迭代中，需要将前向传播和反向传播部分的代码放在autocast()语句块中。例如： ```python # Forward pass with autocast(): losses = model(images, targets) # Backward pass scaler.scale(losses['loss']).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` 其中，losses是对模型输出的损失进行计算的结果，images是输入图像，targets是目标框和掩膜等信息。 在前向传播和反向传播之间，使用GradScaler对损失进行缩放，以避免数值下溢或上溢。最后，使用scaler.step()和scaler.update()函数来更新模型的权重和GradScaler的状态。 这样，就可以在mmdetection中的mask2former模块中使用混合精度训练了。

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在MMDetection中仅保存最佳模型权重的问题。根据用户提供的引用内容，我需要仔细查看提供的三个引用，看看是否有相关的配置方法。 首先，引用[2]提到MMDetection训练脚本中，保存的checkpoint文件路径在work_dir中，命名格式遵循特定规则，并且可以自动保存指定指标最高的checkpoint文件。这说明MMDetection本身支持保存最佳模型的功能，用户需要配置相应的钩子（hook）。 然后引用[3]提到在早停策略中，checkpointhook仍会正常工作，保存过程中指标最高的模型权重，但要注意min_delta参数的设置。这可能涉及到验证间隔和评估器的配置，以确保正确触发保存条件。 接下来，用户的问题是如何配置MMDetection只保存最佳权重。根据引用中的信息，通常需要修改配置文件中的checkpoint_config和evaluation配置。用户需要设置checkpoint_config中的max_keep_ckpts为1，这样只保留最好的一个模型。同时，需要确保evaluation中的save_best参数设置为对应的评估指标，比如'mAP'或'bbox_mAP'。 另外，需要注意验证间隔interval的设置，确保在训练过程中定期评估模型，并根据评估结果保存最佳模型。例如，interval=1表示每个epoch后都进行评估，这样能及时保存最佳权重。 此外，引用[1]提到混合精度训练中的loss_scale调整，这可能与当前问题无关，但需要确认是否会影响模型保存的流程。不过根据问题描述，用户主要关注保存最佳权重，所以可以暂时忽略这部分内容。 总结步骤： 1. 在配置文件中找到checkpoint_config，设置max_keep_ckpts=1，这样系统会自动删除旧模型，只保留最佳的一个。 2. 在evaluation配置中，设置save_best为所需的指标，如'bbox_mAP'，并确认指标名称是否正确。 3. 调整验证间隔interval，确保评估频率足够，比如每个epoch评估一次。 4. 注意早停策略中的min_delta参数，引用[3]建议设置为0，避免因为默认值过大导致提前停止训练，但保存最佳权重的钩子不受影响。 可能的疑问点：是否同时需要配置CheckpointHook和EvalHook？根据MMDetection的文档，CheckpointHook负责保存模型，而EvalHook负责评估并触发保存最佳模型的条件。因此，正确的配置需要两者配合，确保评估后根据结果保存最佳模型。 需要验证配置文件中的各个参数是否正确关联，例如在MMDetection中，默认的配置文件可能已经包含了一些钩子，用户需要覆盖这些设置来达到只保存最佳权重的目的。此外，用户需要确认评估指标的名称是否正确，不同数据集或任务可能指标名称不同，比如COCO的mAP和VOC的AP可能不同。 最后，建议用户检查生成的work_dir中的文件，确认是否只有一个最佳模型被保存，并且其他中间模型被删除。如果有问题，可能需要检查日志文件，查看保存模型时的评估指标是否正确，以及max_keep_ckpts是否生效。</think>在MMDetection中实现仅保存最佳模型权重，需通过修改配置文件中的`checkpoint_config`和`evaluation`参数实现，具体步骤如下： --- ### **1. 配置Checkpoint Hook** 在配置文件中添加或修改`checkpoint_config`部分，设置`max_keep_ckpts=1`以仅保留最优权重： ```python checkpoint_config = dict( interval=1, # 保存间隔（单位：epoch） by_epoch=True, # 按epoch计数 save_optimizer=False,# 不保存优化器状态以减小文件体积 max_keep_ckpts=1, # 仅保留1个最佳权重[^2] rule='greater' # 指标越大越好（如mAP） ) ``` --- ### **2. 配置Evaluation Hook** 在`evaluation`中指定`save_best`参数，定义评估指标： ```python evaluation = dict( interval=1, # 验证间隔（与保存间隔一致） metric='bbox', # 评估指标类型（如目标检测用bbox_mAP） save_best='bbox_mAP' # 以bbox_mAP为指标保存最佳模型[^3] ) ``` - 常用指标参考： - 目标检测：`bbox_mAP`（COCO）、`mAP`（VOC） - 实例分割：`segm_mAP` - 关键点检测：`keypoints_mAP` --- ### **3. 注意参数关联性** - **验证间隔与保存间隔**：需保证`evaluation.interval` ≤ `checkpoint_config.interval`，否则无法及时更新最佳权重。 - **早停策略优化**：若使用`EarlyStoppingHook`，需设置`min_delta=0`避免指标判断误差[^3]。 --- ### **完整配置示例** ```python # 在configs/base/schedules/schedule_1x.py中 checkpoint_config = dict(interval=1, max_keep_ckpts=1, save_optimizer=False) evaluation = dict(interval=1, metric='bbox', save_best='bbox_mAP') ``` --- ### **验证配置效果** 训练完成后，检查`work_dir`目录： ``` work_dir/ ├── best_bbox_mAP_epoch_23.pth # 仅保留最优权重 ├── latest.pth # 最新epoch权重（可选） └── 20240401_123456.log # 训练日志 ``` 日志中会显示类似信息： ``` Best checkpoint (bbox_mAP: 0.735) saved at epoch 23 [^2] ```