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😎😎😎物体检测-系列教程 总目录

24、epoch循环训练------更新、评估、保存

这部分是训练过程的每个epoch结束之前执行的一系列操作，主要包括学习率调整、模型评估、日志记录、模型保存等

	# Schedulerscheduler.step()# DDP process 0 or single-GPUif rank in [-1, 0]:# mAPif ema is not None:ema.update_attr(model, include=['yaml', 'nc', 'hyp', 'gr', 'names', 'stride'])final_epoch = epoch + 1 == epochsif not opt.notest or final_epoch:  # Calculate mAPresults, maps, times = test.test(opt.data,batch_size=total_batch_size,imgsz=imgsz_test,model=ema.ema.module if hasattr(ema.ema, 'module') else ema.ema,single_cls=opt.single_cls,dataloader=testloader,save_dir=log_dir)# Writewith open(results_file, 'a') as f:f.write(s + '%10.4g' * 7 % results + '\n')  # P, R, mAP, F1, test_losses=(GIoU, obj, cls)if len(opt.name) and opt.bucket:os.system('gsutil cp %s gs://%s/results/results%s.txt' % (results_file, opt.bucket, opt.name))# Tensorboardif tb_writer:tags = ['train/giou_loss', 'train/obj_loss', 'train/cls_loss','metrics/precision', 'metrics/recall', 'metrics/mAP_0.5', 'metrics/mAP_0.5:0.95','val/giou_loss', 'val/obj_loss', 'val/cls_loss']for x, tag in zip(list(mloss[:-1]) + list(results), tags):tb_writer.add_scalar(tag, x, epoch)# Update best mAPfi = fitness(np.array(results).reshape(1, -1))  # fitness_i = weighted combination of [P, R, mAP, F1]if fi > best_fitness:best_fitness = fi# Save modelsave = (not opt.nosave) or (final_epoch and not opt.evolve)if save:with open(results_file, 'r') as f:  # create checkpointckpt = {'epoch': epoch,'best_fitness': best_fitness,'training_results': f.read(),'model': ema.ema.module if hasattr(ema, 'module') else ema.ema,'optimizer': None if final_epoch else optimizer.state_dict()}# Save last, best and deletetorch.save(ckpt, last)if best_fitness == fi:torch.save(ckpt, best)del ckpt

1. 更新学习率调度器的状态，根据预定的策略（如学习率衰减）调整学习率，以帮助模型更好地收敛
2. 如果不是分布式训练或者在分布式训练的主进程：
3. 如果使用了指数移动平均（EMA）模型，将更新EMA模型的属性：
4. 更新EMA模型的属性，包括模型配置（yaml）、类别数量（nc）、超参数（hyp）、损失比例（gr）、类别名称（names）和步长（stride），这是为了确保EMA模型与训练模型保持同步
5. final_epoch ，判断当前epoch是否是训练的最后一个epoch，确定何时执行一些只在训练结束时需要进行的操作（如保存模型）非常关键
6. 如果设置为在每个epoch结束时都进行测试（notest为False）或者当前是最后一个epoch，则执行模型测试
7. 从测试脚本中调用测试函数，进行模型评估。计算模型在测试集上的性能指标，包括精度、召回率和mAP等。根据是否使用EMA以及是否在模型上使用了DataParallel或DistributedDataParallel，选择适当的模型进行评估
8. 打开测试文件
9. 将测试结果写入到指定的文件中，results_file是存储结果的文件路径，s是包含训练信息的字符串，results包含了测试指标的值
10. 如果指定了云存储桶（bucket）和文件命名（name）
11. 将结果文件上传到云存储
12. 如果配置了TensorBoard日志记录器
13. 定义一组标签，用于在TensorBoard中组织不同的训练和验证指标
14. 遍历每个指标及其对应的标签
15. 使用TensorBoard的add_scalar函数记录这些指标，在TensorBoard中进行可视化
16. fi ，调用辅助函数fitness计算一个综合性能指标（称为"fitness"），它基于测试结果（例如精度、召回率、mAP等）
17. 如果当前epoch的fitness分数高于迄今为止的最佳分数，则
18. best_fitness ，更新最佳fitness分数
19. save ，决定是否保存模型。如果不是显式地设置为不保存模型（nosave为False），或者当前是最后一个epoch并且没有进行模型进化（evolve为False），则保存模型
20. 如果满足保存模型的条件：
21. 读取并保存当前模型的状态，包括epoch数、最佳fitness分数、训练结果、模型本身以及优化器的状态（如果不是最后一个epoch）
22. 将模型的状态保存到文件中。last变量代表最后一个checkpoint的文件名
23. 如果当前模型的fitness等于最佳fitness，则
24. 将其保存为最佳模型的checkpoint
25. 删除临时保存的模型状态字典，释放内存

这部分展示了在训练过程中每个epoch结束之前执行的关键步骤，包括更新学习率、评估模型性能、记录和保存结果、以及条件性地保存模型的状态。这些步骤对于监控训练进度、评估模型性能和保证训练过程的可重现性非常重要

25、结束epoch循环训练的后续处理

这部分主要涉及在训练结束的清理和保存工作，包括重命名和保存训练结果、模型状态、上传权重到云存储、绘制结果图表和清理资源等

    if rank in [-1, 0]:# Strip optimizersn = ('_' if len(opt.name) and not opt.name.isnumeric() else '') + opt.namefresults, flast, fbest = 'results%s.txt' % n, wdir + 'last%s.pt' % n, wdir + 'best%s.pt' % nfor f1, f2 in zip([wdir + 'last.pt', wdir + 'best.pt', 'results.txt'], [flast, fbest, fresults]):if os.path.exists(f1):os.rename(f1, f2)  # renameispt = f2.endswith('.pt')  # is *.ptstrip_optimizer(f2) if ispt else None  # strip optimizeros.system('gsutil cp %s gs://%s/weights' % (f2, opt.bucket)) if opt.bucket and ispt else None  # upload# Finishif not opt.evolve:plot_results(save_dir=log_dir)  # save as results.pnglogger.info('%g epochs completed in %.3f hours.\n' % (epoch - start_epoch + 1, (time.time() - t0) / 3600))dist.destroy_process_group() if rank not in [-1, 0] else Nonetorch.cuda.empty_cache()return results

1. 如果不是分布式训练或者是分布式训练的主进程：
2. n，构造文件名的前缀。如果用户提供了命名（opt.name）且名称不是全数字，则在名称前加上下划线；否则直接使用名称。这有助于生成更具可读性和组织性的文件名
3. fresults, flast, fbest，基于上一步得到的名称前缀n，构造结果文件、最后一个模型状态文件和最佳模型状态文件的完整路径
4. 使用for循环结合zip函数遍历原始文件名和新文件名的列表，f1是原始文件名，f2是新文件名
5. 如果原始文件（f1）存在
6. 则将其重命名为新的文件名（f2），保持文件命名的一致性和可识别性
7. ispt ，判断文件是否是.pt格式的模型文件，对于接下来是否执行某些特定操作（如剥离优化器状态）很关键
8. 如果文件是.pt格式的模型文件，则执行辅助函数strip_optimizer，从模型文件中移除优化器的状态。这可以减小文件大小，便于分享或部署模型
9. 如果指定了云存储桶（opt.bucket）且文件是模型文件，则使用gsutil cp命令将文件上传到云存储桶中。这便于模型的远程存储和访问
10. 如果不是在执行进化训练（opt.evolve）
11. 调用辅助函数plot_results，在指定的日志目录中保存训练结果的图表（通常为results.png），有助于可视化训练过程
12. 记录一条日志信息，训练完成，包括完成的epochs数和总耗时（以小时计）
13. 如果当前进程是分布式训练中的非主进程，则销毁进程组。这是分布式训练结束时的清理工作，有助于正确地关闭分布式训练环境
14. 清空CUDA缓存。这有助于释放未使用的GPU内存，使其可用于其他应用程序
15. 返回训练过程中的最终结果，包括模型性能指标等重要信息