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我正在训练一个关于 Faster R CNN 架构的模型。对于第一个会话，我使用了以下配置：

def get_train_cfg(config_file_path, checkpoint_url, train_dataset_name, test_dataset_name, num_classes, device, output_dir):
  
    cfg = get_cfg()
    cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(config_file_path))
    cfg.MODEL_WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url(checkpoint_url)
    cfg.DATASETS.TRAIN = (train_dataset_name,)
    cfg.DATASETS.TEST = (train_dataset_name,)

    cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2
    cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 1
    cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.0001
    cfg.SOLVER.MAX_ITER = 16000
    cfg.SOLVER.STEPS = []

    cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = num_classes
    cfg.MODEL.DEVICE = device
    cfg.OUTPUT_DIR = output_dir

    return cfg

我想继续我的训练。我有last_checkpoint, metrics.json,cfg.pickle和model_final.pth.

这是我 笔记本的链接

训练应该从 16001 次迭代开始，16000 次迭代的总损失约为 0.8。但是从 0 到 16000 次迭代，学习率没有从 0.0001 变化。当我通过 resume_or_load(resume=True) 继续训练时，显示以下错误

[12/04 05:54:36 d2.data.datasets.coco]: Loaded 381 images in COCO format from ../input/cascade-rcnn/train.json
[12/04 05:54:36 d2.data.build]: Removed 1 images with no usable annotations. 380 images left.
[12/04 05:54:36 d2.data.dataset_mapper]: [DatasetMapper] Augmentations used in training: [ResizeShortestEdge(short_edge_length=(640, 672, 704, 736, 768, 800), max_size=1333, sample_style='choice'), RandomFlip()]
[12/04 05:54:36 d2.data.build]: Using training sampler TrainingSampler
[12/04 05:54:36 d2.data.common]: Serializing 380 elements to byte tensors and concatenating them all ...
[12/04 05:54:36 d2.data.common]: Serialized dataset takes 2.23 MiB
[12/04 05:54:37 d2.engine.hooks]: Loading scheduler from state_dict ...
[12/04 05:54:37 d2.engine.train_loop]: Starting training from iteration 16000
[12/04 05:54:37 d2.engine.hooks]: Total training time: 0:00:00 (0:00:00 on hooks)
[12/04 05:54:37 d2.data.datasets.coco]: Loaded 381 images in COCO format from ../input/cascade-rcnn/train.json
[12/04 05:54:38 d2.data.dataset_mapper]: [DatasetMapper] Augmentations used in inference: [ResizeShortestEdge(short_edge_length=(800, 800), max_size=1333, sample_style='choice')]
[12/04 05:54:38 d2.data.common]: Serializing 381 elements to byte tensors and concatenating them all ...
[12/04 05:54:38 d2.data.common]: Serialized dataset takes 2.23 MiB
WARNING [12/04 05:54:38 d2.engine.defaults]: No evaluator found. Use DefaultTrainer.test(evaluators=), or implement its build_evaluator method.
[12/04 05:54:38 d2.utils.events]: iter: 16001 lr: N/A max_mem: 1627M

表明

lr: N/A

这是为什么？

我在用，

  • 蟒蛇：3.7.10，
  • Detectron2：0.6，
  • 手电筒：1.9.1cu101
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1 回答 1

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实际上没有错误。

问题是您的配置将最大迭代指定为 16000。

cfg.SOLVER.MAX_ITER = 16000

但是，根据控制台输出，您之前的会话似乎已经完成了 16000 次迭代。因此，新会话无事可做。

将最大迭代次数更改为高于 16000 的值（一旦您从先前保存的配置中读取）应该会像您期望的那样继续训练。

于 2021-12-06T16:19:54.057 回答