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configs

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配置项

train_dataset

训练数据集

  • 参数
    • type : 数据集类型，所支持值请参考训练配置文件
    • others : 请参考对应模型训练配置文件

val_dataset

评估数据集

  • 参数
    • type : 数据集类型，所支持值请参考训练配置文件
    • others : 请参考对应模型训练配置文件

batch_size

单张卡上，每步迭代训练时的数据量

iters

训练步数

optimizer

训练优化器

  • 参数
    • type : 优化器类型，目前只支持'sgd'和'adam'
    • momentum : 动量
    • weight_decay : L2正则化的值

lr_scheduler

学习率

  • 参数
    • type : 学习率类型，支持10种策略，分别是'PolynomialDecay', 'PiecewiseDecay', 'StepDecay', 'CosineAnnealingDecay', 'ExponentialDecay', 'InverseTimeDecay', 'LinearWarmup', 'MultiStepDecay', 'NaturalExpDecay', 'NoamDecay'.
    • others : 请参考Paddle官方LRScheduler文档

learning_rate（不推荐使用该配置，将来会被废弃，建议使用lr_scheduler代替）

学习率

  • 参数
    • value : 初始学习率
    • decay : 衰减配置
      • type : 衰减类型，目前只支持poly
      • power : 衰减率
      • end_lr : 最终学习率

loss

损失函数

  • 参数
    • types : 损失函数列表
      • type : 损失函数类型，所支持值请参考损失函数库
      • ignore_index : 训练过程需要忽略的类别，默认取值与train_dataset的ignore_index一致，推荐不用设置此项。如果设置了此项，loss和train_dataset的ignore_index必须相同。
    • coef : 对应损失函数列表的系数列表

model

待训练模型

  • 参数
    • type : 模型类型，所支持值请参考模型库
    • others : 请参考对应模型训练配置文件

export

模型导出配置

  • 参数
    • transforms : 预测时的预处理操作，支持配置的transforms与train_dataset、val_dataset等相同。如果不填写该项，默认只会对数据进行归一化标准化操作。

示例

batch_size: 4
iters: 80000

train_dataset:
  type: Cityscapes
  dataset_root: data/cityscapes
  transforms:
    - type: ResizeStepScaling
      min_scale_factor: 0.5
      max_scale_factor: 2.0
      scale_step_size: 0.25
    - type: RandomPaddingCrop
      crop_size: [1024, 512]
    - type: RandomHorizontalFlip
    - type: Normalize
  mode: train

val_dataset:
  type: Cityscapes
  dataset_root: data/cityscapes
  transforms:
    - type: Normalize
  mode: val

optimizer:
  type: sgd
  momentum: 0.9
  weight_decay: 4.0e-5

lr_scheduler:
  type: PolynomialDecay
  learning_rate: 0.01
  power: 0.9
  end_lr: 0

loss:
  types:
    - type: CrossEntropyLoss
  coef: [1]

model:
  type: FCN
  backbone:
    type: HRNet_W18
    pretrained: pretrained_model/hrnet_w18_ssld
  num_classes: 19
  pretrained: Null
  backbone_indices: [-1]