def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思
时间: 2024-04-26 19:27:15 浏览: 235
这个函数是一个初始化优化器的函数,它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器(SGD或Adam),并根据需要决定是否冻结模型权重(freeze),以及设置相应的超参数(学习率、动量、权重衰减等)。如果配置文件中没有指定优化器,则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时,如果需要冻结权重,则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的,其作用是为模型训练做准备。
相关问题
:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:2157.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 407 layers, 37243175 parameters, 37243175 gradients, 105.3 GFLOPS Transferred 554/560 items from yolov7.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 95 .bias, 95 conv.weight, 92 other Traceback (most recent call last): File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 247, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 69, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 392, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 777, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str
从报错信息来看,您正在运行 YOLOv7 的训练脚本,并遇到了 `_pickle.UnpicklingError` 错误。以下是对此问题的分析和解决建议:
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### 报错原因分析
1. **错误来源**
- `torch.load()` 函数尝试加载缓存文件(`cache_path`),但在解序列化过程中出现了 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str`。
- 这通常是因为保存的数据格式与当前使用的 PyTorch 或 Python 版本不兼容。
2. **潜在问题**
- 缓存文件可能是由其他版本的 PyTorch 或 Python 创建的,在您的环境中无法正确解析。
- 数据集路径或标签文件存在问题,导致生成的缓存内容异常。
- 您的环境配置可能存在冲突,例如 CUDA、cuDNN 等依赖项未正确安装。
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### 解决方案
#### 方法一:删除并重建缓存文件
- 缓存文件通常是数据预处理的结果,可以安全地删除它以便重新生成。
- 找到对应的缓存路径(如 `.cache/labels.cache` 或类似名称),手动删除该文件后再运行脚本。
```python
import os
if os.path.exists('path/to/cache/file'):
os.remove('path/to/cache/file')
```
#### 方法二:检查 PyTorch 和 Python 版本一致性
- 如果缓存文件是由另一个版本创建的,请确认当前环境的 PyTorch 和 Python 是否与其一致。
- 可通过以下命令查看版本信息:
```bash
python --version
pip show torch
```
- 若版本不匹配,则需要升级或降级至合适的版本。
#### 方法三:禁用缓存机制
- 修改 `LoadImagesAndLabels` 类中的代码,跳过缓存步骤。
- 将以下代码注释掉或修改逻辑:
```python
cache, exists = torch.load(cache_path), True # 原始行
```
改为直接读取原始数据而不依赖缓存。
#### 方法四:调试数据集路径
- 确保传入的 `train_path` 参数指向有效的标注文件目录。
- 标签文件应符合 COCO/YOLO 格式要求,若存在损坏或缺失将影响缓存生成过程。
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### 其他注意事项
- 验证 GPU/CPU 环境是否正常工作。如果使用 GPU 训练,请确保显卡驱动及 CUDA 已正确安装。
- 使用最新版 YOLOv7 仓库代码以避免已知 bug。
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分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1
根据错误信息可以看出,这个错误是由于在使用pickle模块进行反序列化时出现了问题。具体来说,出现了`_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str`错误。
该错误通常发生在Python版本升级或代码迁移过程中,可能是由于pickle模块在不同版本之间的行为变化导致的。
解决这个问题的方法是将相关的pickle文件重新生成,以确保与当前使用的Python版本兼容。你可以尝试以下步骤来解决问题:
1. 确保你正在使用相同版本的Python和相关库。检查你的环境是否与YOLOv5要求的Python版本和依赖项一致。
2. 清除之前生成的pickle文件。删除之前保存的.pickle文件,并重新运行脚本以重新生成它们。
3. 检查代码中是否存在pickle相关的操作。查找代码中涉及pickle模块的部分,并确保使用适当的参数和方法进行序列化和反序列化。
4. 尝试使用其他序列化库替代pickle。如果问题仍然存在,可以尝试使用其他序列化库,如`joblib`或`dill`,作为替代方案。
如果上述方法仍无法解决问题,请提供更多的细节和代码片段,以便我能更具体地帮助你解决问题。
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