LR学习笔记---参数设置

本文详细介绍了LoadRunner脚本参数化的概念及其在不同组合方式下的应用效果,通过实例演示了参数化过程的简单性和复杂性,特别是对参数属性设置的探讨,包括顺序读取、随机读取、唯一读取等选项,以及它们如何影响并发负载测试的结果。

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 LR在录制程序运行的过程中,VuGen(脚本生成器) 自动生成了包含录制过程中实际用到的数值的脚本,如果你企图在录制的脚本中使用不同的数值执行脚本的活动(如查询、提交等等),那么你必须用参数值取代录制的数值,这个过程叫做参数化。
参数化过程比较简单,参数化时复杂的是对参数属性的设置。主要是以下两个属性的组合。
select  next row 中有三个选项:  Sequential(顺序读取)、Random(随机读取)、Unique (唯一)
update the value 中也有三个选项:  Each Occurrence(每次遇到 )、  Each iteration(每次迭代  )、 Once(一直 )
这两个属性可以有九种组合方式,每种方式都不一样。接下来我们就用一个小实例来验证一下每种取值方式的效果。
录制一个lr自带实例WebTours的定单脚本。脚本中将出发城市与到达城市均参数化一下。参数化后还需做个关联(这个就重点说了)保证回放脚本成功。
设置10个用户并发持续加载的场景(参数文件中有10个数据),用默认设置均可。即每15秒加载两个用户,持续时间为5分钟,每30秒停止5个用户。
然后并发跑脚本。
以下为9种组合的测试结果:
(1)sequential       Once
十个用户 每个用户取值均一样,,每个用户的所有迭代中的取值均一样。
第一个用户执行了5次迭代,每次迭代均取得第一个参数。
第二个用户也执行了5次迭代,每次迭代均取的第一个参数。
第三个。。第四个。等等十个用户均一样。
 (2)unique      once
  十个用户 每个用户取值都唯一,每个用户的所有迭代中的取值均一样。
 第一个用户执行了5次迭代,每次迭代均取第一个参数;
 第二个用户执行了5次迭代,每次迭代均取第二个参数;
 第三个。。。第四个。。。依此类推。
 第十个用户执行了5次迭代,每次迭代均取第十个参数。
(3)Random  Once
十个用户,每个用户为随机取值,每个用户的所有迭代中的取值均一样。
第一个用户执行了5次迭代,每次迭代均取第三个参数; 
第二个用户执行了5次迭代,每次迭代均取第七个参数;
第三个。。。第四个。。。依此类推十个用户随机取值。
(4)Sequential      Each iteration
 十个用户,每个用户每次迭代取一个新值。
第一个用户,第一迭代,取第一个参数 ;第二次迭代,取第二个参数 。。。。第十次迭代,取第十个参数。
第二个用户,第一次迭代,取第一个参数;第二次迭代,取第二个参数 。。。。第十次迭代,取第十个参数。
第三个。。第四个。。。依此类推。
(5)Unique     Each iteration
由于只设置了十个参数,运行过程中报参数不足的错误。
第一个用户,第一次迭代,取第一个参数;第二次迭代报错。。。第十次迭代报错。
第二个用户,第一次迭代,取第二个参数;第二次迭代报错。。。第十次迭代报错。
第三个。。第四个。。依此类推。
 
如果修改为100个参数则:
第一个用户,第一迭代,取第一个参数 ;第二次迭代,取第二个参数 。。。。第十次迭代,取第十个参数。
第二个用户,第一次迭代,取第十一个参数;第二次迭代,取第十二个参数 。。。。第十次迭代,取第二十个参数。
第三个。。第四个。。。依此类推。
(6)Random     Each Iteration
十个用户,每个用户每次迭代均随机去一个值。
第一个用户,第一迭代,取第一个参数 ;第二次迭代,取第四个参数 。。。。第十次迭代,取第七个参数。
第二个用户,第一次迭代,取第三个参数;第二次迭代,取第二个参数 。。。。第十次迭代,取第一个参数。
第三个。。第四个。。。依此类推。
(7)Sequential        Each ocurrance
十个用户,每个用户每次遇到均取一个值。
第一个用户,第一次迭代,每次遇到顺序取一个值;第二次迭代,按顺序接着取值。。。。。
第二个用户,第一次迭代,每次遇到顺序取一个值(从第一个参数开始);第二次迭代,按顺序接着取值。。。。。
依此类推。
(8) unique          Each occurrance
 十个用户,每个用户每次遇到均取一个不同的值。
 参数列表中要有足够的参数。
 
(9) Random       Each Occurrance
十个用户,每个用户每次遇到随机取一个值。
第一个用户,第一次迭代,每次遇到随机取一个值,第二次迭代,随机再取值。。。。。
第二个用户,第一次迭代,每次遇到随机取一个值,第二次迭代,随机再取值。。。。。
依此类推。
 
总之,主要区分 sequential 、Unique、Random 的区别。
sequential为顺序取,每个用户均从第一个参数开始取值。
Unique为唯一,每个用户取值均不同。
Random 为随机,每个用户均随机取值。

<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于RTX 4060显卡在训练YOLO模型时的最佳参数配置建议。首先,我应该回顾用户的问题,确保自己完全理解他们的需求。用户明确提到了RTX 4060和YOLO训练的参数优化,所以需要聚焦于这两个关键点。 首先,我需要考虑RTX 4060的硬件规格。RTX 4060拥有8GB的显存,这对于训练YOLO模型来说可能是一个限制因素。因为YOLO的不同版本,比如YOLOv5或YOLOv8,对显存的需求不同,所以需要根据具体版本来调整参数。另外,RTX 40系列显卡支持最新的CUDA核心和架构,可能有一些特有的优化技术,比如DLSS或者Tensor Core的利用,但不确定这些是否在训练中直接有用,可能需要查阅相关资料。 接下来,参数优化方面,用户可能关心的是batch size、学习率、优化器选择、图像尺寸等。Batch size是显存使用的主要因素,较大的batch size可以提高训练速度,但受限于显存容量。对于8GB的显存,可能需要较小的batch size,比如8或16,具体还要看模型的大小。学习率方面,可能需要调整以适应较小的batch size,比如使用学习率预热或者自适应学习率算法。 优化器的选择也很重要,YOLO通常使用SGD或Adam。但近年来有一些改进的优化器,比如AdamW,可能更适合。另外,混合精度训练(AMP)可以显著减少显存占用并加快训练速度,RTX 4060支持FP16,所以开启AMP应该会有帮助。 图像尺寸方面,输入分辨率越高,显存消耗越大。可能需要从较小的尺寸开始,比如416x416,如果显存允许再尝试更大的尺寸。另外,数据增强策略也会影响性能,比如Mosaic增强会增加计算负担,可能需要根据显存情况调整是否启用。 关于学习率调度,使用余弦退火或者线性衰减可能有助于模型收敛。另外,梯度累积可以在不增加batch size的情况下模拟更大的batch,这对于显存不足的情况很有用。 然后,我需要考虑用户可能遇到的问题,比如显存不足导致的训练中断,这时候需要建议他们监控显存使用情况,调整batch size或图像尺寸。此外,是否使用预训练模型进行迁移学习也是一个优化点,可以加快收敛速度。 可能还需要提到一些工具,比如NVIDIA的Nsight Systems来分析性能瓶颈,或者使用PyTorch的AMP来自动混合精度。另外,确保CUDA和cuDNN版本是最新的,以兼容RTX 40系列显卡。 最后,用户可能需要具体的代码示例,比如如何在YOLOv5的配置文件中设置这些参数,或者训练命令中的参数调整。比如在训练时添加--batch 8 --img 640 --device 0 --hyp hyp.finetune.yaml等。 现在,我需要验证这些思路是否正确。例如,batch size设置为8是否合理?假设YOLOv5在默认batch size为16时可能需要更多显存,而RTX 4060的8GB可能确实需要降低到8。另外,混合精度训练是否默认开启,或者需要显式启用?在YOLO的训练脚本中,通常有--amp选项来开启自动混合精度。 可能还需要考虑分布式训练,但用户可能只是单卡训练,所以这部分可以暂时忽略。此外,数据加载的workers数量设置也会影响GPU利用率,需要根据CPU的核心数来调整,避免成为瓶颈。 总结一下,最佳参数配置应围绕显存限制展开,调整batch size、图像尺寸,启用混合精度,选择合适的优化器和学习率策略,并利用梯度累积等技术。同时,硬件和软件环境的正确配置也是关键,比如安装合适的驱动和库版本。</think>### RTX 4060显卡在YOLO模型训练的参数优化建议 #### 1. **硬件适配与显存管理** - **Batch Size调整**:RTX 4060的8GB显存限制了单次处理的图像数量。对于YOLOv5/v8,建议初始尝试`batch=8`,若显存不足可逐步降低至`batch=4`,或启用**梯度累积**模拟更大batch(例如`--accumulate 2`)[^1]。 - **图像分辨率控制**:输入尺寸`img`建议从`640x640`开始,若显存不足可降至`416x416`。例如: ```yaml # YOLOv5配置文件(data/hyps/hyp.scratch-low.yaml) hsv_h: 0.015 # 减少数据增强复杂度以节省显存 hsv_s: 0.7 hsv_v: 0.4 ``` #### 2. **计算效率优化** - **混合精度训练**:启用FP16自动混合精度(AMP)可提升速度并降低显存占用: ```bash python train.py --amp # YOLOv5/v8通用参数 ``` - **CUDA加速配置**:确保安装CUDA 12.x与cuDNN 8.9+以兼容Ada Lovelace架构,最大化Tensor Core利用率[^2]。 #### 3. **学习策略调优** - **优化器选择**:推荐使用`AdamW`替代默认SGD,配合权重衰减(`weight_decay=0.05`)防止过拟合。 - **动态学习率**:采用余弦退火调度并设置热身阶段: ```python # 示例:PyTorch Lightning配置 scheduler={ 'scheduler': torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100), 'interval': 'epoch', 'warmup_ratio': 0.1 } ``` #### 4. **软件栈配置** - **框架版本要求**: - PyTorch ≥2.1.0 - TorchVision ≥0.16.0 - NVIDIA驱动 ≥535.86.10 - **环境检查命令**: ```bash nvidia-smi # 确认GPU状态 python -c "import torch; print(torch.backends.cudnn.version())" # 检查cuDNN ``` #### 5. **性能监控与调试** - **显存分析工具**: ```bash nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv -l 1 # 实时显存监控 ``` - **训练命令示例**: ```bash python train.py --batch 8 --epochs 300 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0 --img 640 --hyp hyp.finetune.yaml ```
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