YOLOV5_Train_py代码阅读_01-优快云博客

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Train.py代码阅读笔记

在这个py文件中，一共包含三个模块，

1、头文件导入模块，import导入各种各样的库；

2、main文件，程序的主要进入口；

3、train函数模块，用来写训练的主要逻辑；

1 头文件导入模块

导入各种各样的支持包

import argparse  # 解析命令行参数模块
import logging   # logging模块,用于记录日志
import math      # 数学计算模块
import os        # 与操作系统交互的模块，包含文件路径操作和解析
import random    # 生成随机数模块，用于设置种子
import time      # 时间模块，用于记录时间
from copy import deepcopy    # 深度拷贝模块，用于复制模型参数
from pathlib import Path     # 路径操作模块，将str对象转为path对象，使字符串路径易于操作的模块
from threading import Thread # 多线程模块，用于多线程处理，在代码中使用多线程可以提高处理速度

import numpy as np                # numpy模块，用于处理数组
import torch.distributed as dist  # 用于分布式训练的模块,用于多机多卡训练
import torch.nn as nn             # 神经网络模块,用于构建神经网络
import torch.nn.functional as F   # 神经网络函数模块,用于构建神经网络
import torch.optim as optim       # 优化器模块,用于优化神经网络
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler # 学习率调度器模块,用于调整学习率
import torch.utils.data    # 数据集模块,用于加载数据集
import yaml                # yaml模块，用于解析yaml文件
from torch.cuda import amp # 半精度训练模块，用于加速训练
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP # 用于分布式训练的模块,用于多机多卡训练
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 用于tensorboard可视化模块
from tqdm import tqdm  # 进度条模块，用于显示进度条

import test  # import test.py to get mAP after each epoch
from models.experimental import attempt_load # 导入模型模块，用于加载预训练模型
from models.yolo import Model   # 导入模型模块，用于构建yolo模型

首先，导入一下常用的python库：

*argparse：* 它是一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数，并自动生成帮助和使用信息
*math：* 调用这个库进行数学运算
*os：* 它提供了多种操作系统的接口。通过os模块提供的操作系统接口，我们可以对操作系统里文件、终端、进程等进行操作
*random：* 是使用随机数的Python标准库。random库主要用于生成随机数
*sys：* 它是与python解释器交互的一个接口，该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问和获取，它提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分
*time：* Python中处理时间的标准库，是最基础的时间处理库
*copy：* Python 中赋值语句不复制对象，而是在目标和对象之间创建绑定 (bindings) 关系。copy模块提供了通用的浅层复制和深层复制操作
*datetime：* 是Python常用的一个库，主要用于时间解析和计算
*pathlib：* 这个库提供了一种面向对象的方式来与文件系统交互，可以让代码更简洁、更易读

然后再导入一些****pytorch库****：

*numpy：* 科学计算库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象
*torch：* 这是主要的Pytorch库。它提供了构建、训练和评估神经网络的工具
*torch.distributed：* torch.distributed包提供Pytorch支持和通信基元，对多进程并行，在一个或多个机器上运行的若干个计算阶段
*torch.nn：* torch下包含用于搭建神经网络的modules和可用于继承的类的一个子包
*yaml：* yaml是一种直观的能够被电脑识别的的数据序列化格式，容易被人类阅读，并且容易和脚本语言交互。一般用于存储配置文件
*torch.cuda.amp：* 自动混合精度训练 —— 节省显存并加快推理速度
*torch.nn.parallel：* 构建分布式模型，并行加速程度更高，且支持多节点多gpu的硬件拓扑结构
*torch.optim：* 优化器 Optimizer。主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新，常用优化器有 SGD，RMSprop，Adam等
*tqdm：* 就是我们看到的训练时进度条显示

from utils.autoanchor import check_anchors
from utils.datasets import create_dataloader
from utils.general import labels_to_class_weights, increment_path,\
                          labels_to_image_weights, init_seeds, \
                          fitness, strip_optimizer, get_latest_run,\
                          check_dataset, check_file, check_git_status, check_img_size,check_requirements,\
                          print_mutation, set_logging, one_cycle, colorstr
from utils.google_utils import attempt_download  # 下载模型模块，用于下载预训练模型
from utils.loss import ComputeLoss               # 损失函数模块，用于计算损失函数
from utils.plots import plot_images, plot_labels, plot_results, plot_evolution # 绘图模块，用于绘制图像
from utils.torch_utils import ModelEMA, select_device, intersect_dicts, torch_distributed_zero_first, is_parallel # 工具模块，用于处理pytorch相关操作
from utils.wandb_logging.wandb_utils import WandbLogger, check_wandb_resume    # 导入wandb模块，用于记录日志到wandb平台


logger = logging.getLogger(__name__) # 获取logger对象,用于记录日志

这些都是用户自定义的库，由于上一步已经把路径加载上了，所以现在可以导入，这个顺序不可以调换。具体来说，代码从如下几个文件中导入了部分函数和类：

*val：* 这个是测试集，我们下一篇再具体讲
*models.experimental：* 实验性质的代码，包括MixConv2d、跨层权重Sum等
*models.yolo：* yolo的特定模块，包括BaseModel，DetectionModel，ClassificationModel，parse_model等
*utils.autoanchor：* 定义了自动生成锚框的方法
*utils.autobatch：* 定义了自动生成批量大小的方法
*utils.callbacks：* 定义了回调函数，主要为logger服务
*utils.datasets：* dateset和dateloader定义代码
*utils.downloads：* 谷歌云盘内容下载
*utils.general：* 定义了一些常用的工具函数，比如检查文件是否存在、检查图像大小是否符合要求、打印命令行参数等等
*utils.loggers ：* 日志打印
*utils.loss：* 存放各种损失函数
*utils.metrics：* 模型验证指标，包括ap，混淆矩阵等
*utils.plots.py：* 定义了Annotator类，可以在图像上绘制矩形框和标注信息
*utils.torch_utils.py：* 定义了一些与PyTorch有关的工具函数，比如选择设备、同步时间等

通过导入这些模块，可以更方便地进行目标检测的相关任务，并且减少了代码的复杂度和冗余。

2 main()函数模块

2.1 main函数入口

通过__main__开启主函数入口，

if __name__ == '__main__':

2.2 输入参数解析

在main函数中，首先是将外界输入的参数进行解释，

如外界命令为

python train.pu --weights yolov5s.py --cfg yolov5s.yaml --data coco.yaml --epoch 20 --batch-size 16

将参数后面的值解释到对应的参数中去，

代码如下

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path')
# 这里是权重文件（或者说是预训练模型），如果有权重文件，将基于这个权重文件进行训练，
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
# 模型配置文件
parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco128.yaml', help='data.yaml path')
# 数据文件，包含训练数据，测试数据，评估数据
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')
# 超参数文件
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
# 训练的epochs次数，默认设置为300次
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
# batch-size的数目
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
# 图像尺寸信息
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
# 使用rectangular训练方式，这个我也并不是很明白，
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
# 是否接着上一次的训练结果
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
# 是否保存checkpoint开关
parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
# 是否只需要测试最后的epoch
parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
# envolve是是否使用遗传算法进行调参
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
# bucket谷歌优盘
parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')
# 是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认为flase
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
# 是否开启图片采样策略，也就是图像权重，这个有点难理解，但是在后面代码中会有解释
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
# 设备的选择，GPU CPU...
parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
# 是否开启多尺度训练模式
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
# 数据集是否多类/默认True
parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')
# 是否开启adam优化器
parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
# sync-bn是否使用跨卡同步BN,在DDP模式中使用 
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
# local-rank:本地的线程数，rank=-1单卡，rank=0主卡，rank=1,2,3... 在第rank个节点上
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
# workers: 线程数
parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')
# 项目的输出地址
parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity')
# 在线可视化工具，类似于Tensorboard
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
# 项目结果的输出名称，输出为exp文件夹
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
# 判断项目位置是否存在，                                
parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
# quad:四元数据加载器，允许在较低的--imag尺寸下进行更高--img尺寸训练的一些好处
parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
# 余弦学习率，线性学习率
parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
# 标签平滑/默认不增强，用户可以根据自己标签的实际情况设置这个参数
parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table')
# 是否上传数据集到wandb table
parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B')
# 设置界框图像记录间隔
parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch')
# 多少个epoch保存一下checkpoint
parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used')
# 使用数据的版本
opt = parser.parse_args()
# 作用就是当京获取到基本设置时，如果运行命令传入了其他的配置，就替换，否之，保持默认选项

2.2.1 rectangular training

2.2.2 check-point

2.2.3 evolve

2.2.4 image-weights

2.2.5 multi-scale

2.2.6 local-rank

2.2.7 workers

2.2.8 quad

2.2.9 label_smoothing

2.2.10 box-interval

2.3 参数配置

2.3.1 world_size与global_rank本地参数的获取

# Set DDP variables
opt.world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) if 'WORLD_SIZE' in os.environ else 1
# 这段代码的作用是从环境变量中获取“WORD_SIZE”这个变量的值，并将这个值转换为整数类型赋值给opt.world，
# 如果没有这个变量，则默认为1。
# 这段代码通常用于多进程/多节点分布式训练，用于指定训练的进程/节点数量
# WORLD_SIZE在不同进程中是唯一的
# WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生，具体数值为 nproc_per_node*node(主机数，这里为1),
# 这里的 opt.world_size指进程总数，在这里就是我们使用的卡数

代码的获取作用是，从环境变量中获取“WORD_SIZE”这个变量的值，并将这个值转换为整数类型赋值给opt.world。

opt.global_rank = int(os.environ['RANK']) if 'RANK' in os.environ else -1
'''
rank指进程序号，local_rank指本地序号，两者的区别在于前者用于进程间通讯，后者用于本地设备分配,
这里的local_rank是由torch.distributed.launch.py产生的，具体数值为local_rank*nproc_per_node+global_rank
在分布式训练和多 GPU 训练的上下文中,进程编号(rank)通常用于标识不同的训练进程。
进程编号为 -1 通常表示单机单卡模式，即训练在单个 GPU 上进行，没有分布式训练。以下是一些常见的进程编号含义：
   rank = -1:表示单机单卡模式，训练在单个 GPU 上进行。
   rank = 0:表示分布式训练中的主节点(master node)，通常负责协调和管理其他节点。
   rank = 1, 2, 3, ...:表示分布式训练中的其他节点(worker nodes)，每个节点负责一部分训练任务。
在代码中，进程编号通常用于条件判断，以决定是否启用某些功能，例如数据并行、同步批归一化等。
'''

2.3.2 日志目录的配置

set_logging(opt.global_rank) # 设置日志级别
if opt.global_rank in [-1, 0]:
    check_git_status()   # 检查你的代码版本是否为最新的(不适用于windows系统)，如果不是最新的，会给出警告提示
    check_requirements() # 检查当前环境是否满足了依赖库

2.3.3 Resume与wandb配置

# Resume
# Wandb（Weights & Biases）是一个用于机器学习实验跟踪和可视化的工具和平台。
# 它可以帮助你跟踪你的模型的训练过程，记录超参数、指标、模型图、数据集、图像、日志、检查点等。
# 它还可以帮助你分享你的模型、结果、分析你的模型，并与他人协作。
# 这里的wandb_run变量是wandb_logger.wandb_run，它是一个wandb.run实例，用于记录当前训练的状态。
# 如果opt.resume为True，则会检查是否有wandb_run，如果有，则从wandb_run中恢复训练，否则会从opt.resume中恢复训练
wandb_run = check_wandb_resume(opt)  # 检查是否有wandb_run，如果有，则从wandb_run中恢复训练
if opt.resume and not wandb_run:     # 如果opt.resume为True，并且wandb_run不存在，则从opt.resume中恢复训练
    ckpt = opt.resume if isinstance(opt.resume, str) else get_latest_run()    # ckpt是恢复的模型路径
    assert os.path.isfile(ckpt), 'ERROR: --resume checkpoint does not exist'  # 断言ckpt文件是否存在
    apriori = opt.global_rank, opt.local_rank               # 保存apriori信息，主要是多卡训练时，需要保存apriori信息
    with open(Path(ckpt).parent.parent / 'opt.yaml') as f:  # 加载opt.yaml文件，opt是训练参数
        opt = argparse.Namespace(**yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader))  # replace
    opt.cfg, opt.weights, opt.resume,opt.batch_size,\
        opt.global_rank, opt.local_rank = '', ckpt, True, opt.total_batch_size, *apriori  # 更新opt参数
    logger.info('Resuming training from %s' % ckpt)  # 打印恢复信息
else:
    # opt.hyp = opt.hyp or ('hyp.finetune.yaml' if opt.weights else 'hyp.scratch.yaml')
    # opt.data是一个yaml文件，里面包含了训练数据集的路径、类别数、以及训练集、验证集、测试集的比例
    # opt.hyp是一个yaml文件，里面包含了训练超参数，如学习率、优化器、学习率衰减策略、正则化策略等
    opt.data, opt.cfg, opt.hyp = check_file(opt.data),check_file(opt.cfg), check_file(opt.hyp)  # check files
    assert len(opt.cfg) or len(opt.weights), 'either --cfg or --weights must be specified' #  # 如果模型文件和权重文件为空，弹出警告
    opt.img_size.extend([opt.img_size[-1]] * (2 - len(opt.img_size)))  # 扩展img_size
    opt.name = 'evolve' if opt.evolve else opt.name
    opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok | opt.evolve)  # increment run

这段代码的主要功能是处理训练过程中的恢复逻辑，包括从 WandB 恢复和从本地检查点恢复。以下是对代码的详细解释：

检查 WandB 恢复：
```
wandb_run = check_wandb_resume(opt)  
```
这行代码调用 check_wandb_resume 函数，检查是否存在 WandB 运行记录（wandb_run）。如果存在，则可以从 WandB 恢复训练。

从本地检查点恢复：

if opt.resume and not wandb_run:     # 如果opt.resume为True，并且wandb_run不存在，则从opt.resume中恢复训练
    ckpt = opt.resume if isinstance(opt.resume, str) else get_latest_run()    # ckpt是恢复的模型路径
    assert os.path.isfile(ckpt), 'ERROR: --resume checkpoint does not exist'  # 断言ckpt文件是否存在
    apriori = opt.global_rank, opt.local_rank               # 保存apriori信息，主要是多卡训练时，需要保存apriori信息
    with open(Path(ckpt).parent.parent / 'opt.yaml') as f:  # 加载opt.yaml文件，opt是训练参数
        opt = argparse.Namespace(**yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader))  # replace
    opt.cfg, opt.weights, opt.resume,opt.batch_size,\
        opt.global_rank, opt.local_rank = '', ckpt, True, opt.total_batch_size, *apriori  # 更新opt参数
    logger.info('Resuming training from %s' % ckpt)  # 打印恢复信息

这段代码处理从本地检查点恢复训练的逻辑：

如果 opt.resume 为 True 且 wandb_run 不存在，则从 opt.resume 指定的路径恢复训练。
ckpt 是恢复的模型路径，如果 opt.resume 是字符串，则直接使用；否则调用 get_latest_run 获取最新运行记录。
断言 ckpt 文件存在，确保恢复路径正确。
保存 apriori 信息，包括 global_rank 和 local_rank，这些信息在多卡训练时需要。
从 opt.yaml 文件中加载训练参数，并更新 opt 对象。
更新 opt 对象的其他参数，如 cfg、weights、resume、batch_size、global_rank 和 local_rank。
打印恢复信息。

初始化新训练：

else:
    # opt.hyp = opt.hyp or ('hyp.finetune.yaml' if opt.weights else 'hyp.scratch.yaml')
    # opt.data是一个yaml文件，里面包含了训练数据集的路径、类别数、以及训练集、验证集、测试集的比例
    # opt.hyp是一个yaml文件，里面包含了训练超参数，如学习率、优化器、学习率衰减策略、正则化策略等
    opt.data, opt.cfg, opt.hyp = check_file(opt.data),check_file(opt.cfg), check_file(opt.hyp)  # check files
    assert len(opt.cfg) or len(opt.weights), 'either --cfg or --weights must be specified' #  # 如果模型文件和权重文件为空，弹出警告
    opt.img_size.extend([opt.img_size[-1]] * (2 - len(opt.img_size)))  # 扩展img_size
    opt.name = 'evolve' if opt.evolve else opt.name
    opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok | opt.evolve)  # increment run

这段代码处理初始化新训练的逻辑：

检查并加载 opt.data、opt.cfg 和 opt.hyp 文件。
断言 opt.cfg 或 opt.weights 必须指定，确保模型文件或权重文件存在。
扩展 opt.img_size，确保其长度为 2。
根据 opt.evolve 设置 opt.name。
调用 increment_path 函数，生成新的保存路径。

总结：

这段代码首先检查是否可以从 WandB 恢复训练。
如果不能从 WandB 恢复，则检查是否可以从本地检查点(checkpoint)恢复训练。
如果既不能从 WandB 恢复也不能从本地检查点恢复，则初始化新训练。

2.3.3.1 wandb

2.3.3.2 本地checkpoint

3.3.5 DDP mode

# DDP mode
opt.total_batch_size = opt.batch_size  # batch_size is per GPU
device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size)  # 选择GPU设备
if opt.local_rank != -1:   # 如果rank不是-1，即不是单卡模式，则进入DDP模式
    assert torch.cuda.device_count() > opt.local_rank   # 断言，GPU数量大于local_rank
    #  torch.cuda.set_device函数用于设置当前使用的cuda设备，
    #  在当拥有多个可用的GPU且能被pytorch识别的cuda设备情况下（环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES可以影响GPU设备到cuda设备的映射）。
    #  由于有些情况下，可以不显式写出cuda设备的编号，此时指的是当前使用的cuda设备，默认为cuda0设备，如下所示
    torch.cuda.set_device(opt.local_rank)              # 设置
    # torch.device函数用于创建设备对象，其参数为cuda设备的编号，返回一个设备对象。
    device = torch.device('cuda', opt.local_rank)   # 设置当前GPU
    #  torch.distributed.init_process_group函数用于初始化分布式训练，
    #  其参数为backend、init_method、world_size、rank、group_name等，
    #  其中backend为分布式后端，init_method为初始化方法，world_size为进程总数，rank为当前进程号，group_name为分布式组名。
    #  这里的backend为nccl，init_method为env://，即通过环境变量初始化，world_size为opt.world_size，
    #  rank为opt.global_rank，group_name为None。
    #  这里的init_method为env://，即通过环境变量初始化，这意味着每个进程都需要知道其他进程的IP地址和端口号，
    #  因此需要在每个进程的命令行中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES、MASTER_ADDR、MASTER_PORT等环境变量。
    #  这里的init_method也可以设置为tcp://IP:PORT，即通过IP地址和端口号初始化，但需要在每个进程的命令行中设置相同的IP地址和端口号。
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')  # distributed backend
    # 断言，batch_size必须是cuda设备数量的整数倍
    assert opt.batch_size % opt.world_size == 0, '--batch-size must be multiple of CUDA device count'
    #  opt.batch_size是每个GPU的batch_size，这里的batch_size是所有GPU的batch_size，因此需要除以world_size
    opt.batch_size = opt.total_batch_size // opt.world_size

这段代码主要用于在分布式训练环境下初始化和设置GPU设备，确保批量大小在各个GPU上均匀分布，并初始化分布式训练环境。

这段代码是用于在分布式数据并行（DDP）模式下设置和初始化训练环境的。以下是对代码的详细解释：

设置全局批量大小：
```
opt.total_batch_size = opt.batch_size  # batch_size is per GPU
```
这里将 opt.total_batch_size 设置为 opt.batch_size，表示每个GPU上的批量大小。
选择GPU设备：
```
device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size)  # 选择GPU设备
```
调用 select_device 函数选择GPU设备。opt.device 可能是类似 'cuda:0' 的字符串，表示使用哪个GPU设备。

进入DDP模式：

if opt.local_rank != -1:   # 如果rank不是-1，即不是单卡模式，则进入DDP模式

如果 opt.local_rank 不是 -1，表示当前处于分布式训练模式。

断言GPU数量大于local_rank：
```
assert torch.cuda.device_count() > opt.local_rank   # 断言，GPU数量大于local_rank
```
确保系统中GPU的数量大于 opt.local_rank，以避免超出GPU数量范围的错误。

设置当前GPU设备：

torch.cuda.set_device(opt.local_rank)              # 设置
device = torch.device('cuda', opt.local_rank)      # 设置当前GPU

设置当前使用的GPU设备为 opt.local_rank 对应的GPU。

初始化分布式训练环境：
```
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')  # distributed backend
```
使用 nccl 后端和 env:// 初始化方法初始化分布式训练环境。nccl 是NVIDIA的集合通信库，适用于多GPU环境。
断言批量大小是GPU数量的倍数：
```
assert opt.batch_size % opt.world_size == 0, '--batch-size must be multiple of CUDA device count'
```
确保每个GPU上的批量大小是总GPU数量的倍数，以保证数据在各个GPU上均匀分布。
计算每个GPU上的批量大小：
```
opt.batch_size = opt.total_batch_size // opt.world_size
```
计算每个GPU上的批量大小，即全局批量大小除以GPU数量。

2.3.4 超参数设置

# Hyperparameters
with open(opt.hyp) as f:
    hyp = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)  # load hyps

# Train
logger.info(opt)
if not opt.evolve:  # 如果不使用遗传算法，则直接训练
    tb_writer = None  # init loggers
    if opt.global_rank in [-1, 0]:  # 如果globle_rank是-1或者0，则初始化wandb_logger
        prefix = colorstr('tensorboard: ')
        logger.info(f"{prefix}Start with 'tensorboard --logdir {opt.project}', view at http://localhost:6006/")
        tb_writer = SummaryWriter(opt.save_dir)  # Tensorboard
    train(hyp, opt, device, tb_writer)  # 进入训练过程

# Evolve hyperparameters (optional) 遗传进化算法，边进化边训练
else:
    # Hyperparameter evolution metadata (mutation scale 0-1, lower_limit, upper_limit)
    # 超参数(1,1e-5,1e-1)==> mutation scale=1, lower_limit=1e-5, upper_limit=1e-1
    meta = {'lr0': (1, 1e-5, 1e-1),        # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)，初始化学习率
            'lrf': (1, 0.01, 1.0),         # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
            'momentum': (0.3, 0.6, 0.98),  # SGD momentum/Adam beta1
            'weight_decay': (1, 0.0, 0.001),    # optimizer weight decay
            'warmup_epochs': (1, 0.0, 5.0),     # warmup epochs (fractions ok)
            'warmup_momentum': (1, 0.0, 0.95),  # warmup initial momentum
            'warmup_bias_lr': (1, 0.0, 0.2),    # warmup initial bias lr
            'box': (1, 0.02, 0.2),     # box loss gain
            'cls': (1, 0.2, 4.0),      # cls loss gain
            'cls_pw': (1, 0.5, 2.0),   # cls BCELoss positive_weight
            'obj': (1, 0.2, 4.0),      # obj loss gain (scale with pixels)
            'obj_pw': (1, 0.5, 2.0),   # obj BCELoss positive_weight
            'iou_t': (0, 0.1, 0.7),    # IoU training threshold
            'anchor_t': (1, 2.0, 8.0), # anchor-multiple threshold
            'anchors': (2, 2.0, 10.0), # anchors per output grid (0 to ignore)
            'fl_gamma': (0, 0.0, 2.0), # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
            'hsv_h': (1, 0.0, 0.1),    # image HSV-Hue augmentation (fraction)
            'hsv_s': (1, 0.0, 0.9),    # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
            'hsv_v': (1, 0.0, 0.9),    # image HSV-Value augmentation (fraction)
            'degrees': (1, 0.0, 45.0), # image rotation (+/- deg)
            'translate': (1, 0.0, 0.9),# image translation (+/- fraction)
            'scale': (1, 0.0, 0.9),    # image scale (+/- gain)
            'shear': (1, 0.0, 10.0),   # image shear (+/- deg)
            'perspective': (0, 0.0, 0.001),  # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
            'flipud': (1, 0.0, 1.0),   # image flip up-down (probability)
            'fliplr': (0, 0.0, 1.0),   # image flip left-right (probability)
            'mosaic': (1, 0.0, 1.0),   # image mixup (probability)
            'mixup': (1, 0.0, 1.0)}    # image mixup (probability)

    assert opt.local_rank == -1, 'DDP mode not implemented for --evolve'  # DDP模式下不能执行evolve
    opt.notest, opt.nosave = True, True  # only test/save final epoch
    yaml_file = Path(opt.save_dir) / 'hyp_evolved.yaml'  # save best result here
    if opt.bucket:
        os.system('gsutil cp gs://%s/evolve.txt .' % opt.bucket)  # download evolve.txt if exists
	# 默认迭代演化300次, 每次变异都需要训练一次要查看效果result, 所以计算量呈倍数递增
    # 官方建议至少进行 300 代进化以获得最佳结果, 而基础场景被训练了数百次, 可能需要数百或数千个GPU小时
    for _ in range(300):  # generations to evolve 300次迭代进化，遗传算法
        if Path('evolve.txt').exists():  # if evolve.txt exists: select best hyps and mutate
            # Select parent(s)
            parent = 'single'  # parent selection method: 'single' or 'weighted'
            x = np.loadtxt('evolve.txt', ndmin=2) # 加载evolve文件
            # 加载evolve.csv文件
            n = min(5, len(x))  # number of previous results to consider
            # 最多选择5个最好的变异结果来挑选
            x = x[np.argsort(-fitness(x))][:n]  # top n mutations
            # np.argsort只能从小到大排序, 添加负号实现从大到小排序, 算是排序的一个代码技巧
            w = fitness(x) - fitness(x).min()  # weights fitness在metrics.py中
            # 根据(mp, mr, map50, map)的加权和来作为权重
            
            # 根据不同进化方式获得base hyp
            # single方式: 根据每个hyp的权重随机选择一个之前的hyp作为base hyp
            # weighted方式: 根据每个hyp的权重对之前所有的hyp进行融合获得一个base hyp
            if parent == 'single' or len(x) == 1:
                x = x[random.choices(range(n), weights=w)[0]]  # weighted selection
            elif parent == 'weighted':
                x = (x * w.reshape(n, 1)).sum(0) / w.sum()  # weighted combination

            # Mutate 超参数进化
            mp, s = 0.8, 0.2  # mutation probability, sigma 设置突变概率和方差
            npr = np.random
            npr.seed(int(time.time()))
            # 获取突变初始值, 也就是meta三个值的第一个数据
            # 三个数值分别对应着: 变异初始概率, 最低限值, 最大限值(mutation scale 0-1, lower_limit, upper_limit)
            g = np.array([x[0] for x in meta.values()])  # gains 0-1
            ng = len(meta)
            v = np.ones(ng)
            while all(v == 1):  # mutate until a change occurs (prevent duplicates)
                v = (g * (npr.random(ng) < mp) * npr.randn(ng) * npr.random() * s + 1).clip(0.3, 3.0)
            for i, k in enumerate(hyp.keys()):  # plt.hist(v.ravel(), 300)
                hyp[k] = float(x[i + 7] * v[i])  # mutate

        # Constrain to limits 限制草参数范围
        for k, v in meta.items():
            hyp[k] = max(hyp[k], v[1])  # lower limit
            hyp[k] = min(hyp[k], v[2])  # upper limit
            hyp[k] = round(hyp[k], 5)   # significant digits
            
        # Train mutation
        # Train mutation: result{tuple 7}: mp, mr, map50, map, box, obj, cls
        # 具体返回的是: 'metrics/precision', 'metrics/recall', 
        #             'metrics/mAP_0.5', 'metrics/mAP_0.5:0.95',
        #             'val/box_loss', 'val/obj_loss', 'val/cls_loss'
        results = train(hyp.copy(), opt, device)
        # Write mutation results
         # 将每一代的演化结果与训练结果记录在evolve.csv文件中
        print_mutation(hyp.copy(), results, yaml_file, opt.bucket)
        
    # Plot results
    # 绘图: 每个超参数有一个子图, 显示适应度（y 轴）与超参数值（x 轴）.黄色表示更高的浓度
    plot_evolution(yaml_file)
    print(f'Hyperparameter evolution complete. Best results saved as: {yaml_file}\n'
          f'Command to train a new model with these hyperparameters: $ python train.py --hyp {yaml_file}')

fitness函数的代码如下

# 适应度的计算(用来挑选变异结果)
def fitness(x):
    # Model fitness as a weighted combination of metrics
    w = [0.0, 0.0, 0.1, 0.9]  # weights for [P, R, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95]
    return (x[:, :4] * w).sum(1)

这段代码主要涉及超参数的加载、训练过程以及可选的超参数进化（遗传算法）。以下是对代码的详细解释：

2.3.4.1 超参数加载

with open(opt.hyp) as f:
    hyp = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)  # load hyps

这行代码从指定的文件中加载超参数，并将其存储在 hyp 字典中。

2.3.4.2 训练过程

logger.info(opt)
if not opt.evolve:  # 如果不使用遗传算法，则直接训练
    tb_writer = None  # init loggers
    if opt.global_rank in [-1, 0]:  # 如果globle_rank是-1或者0，则初始化wandb_logger
        prefix = colorstr('tensorboard: ')
        logger.info(f"{prefix}Start with 'tensorboard --logdir {opt.project}', view at http://localhost:6006/")
        tb_writer = SummaryWriter(opt.save_dir)  # Tensorboard
    train(hyp, opt, device, tb_writer)  # 进入训练过程

如果 opt.evolve 为 False，则直接进行训练。
初始化写入器 tb_writer，并调用 train 函数进行训练。

3.4.3 在else中

如果 opt.evolve 为 True，则进行超参数进化。
定义超参数进化的元数据 meta，包括每个超参数的变异范围和限制。
确保 opt.local_rank 为 -1，即不支持分布式训练模式下的超参数进化。
设置 opt.notest 和 opt.nosave 为 True，表示只在最终 epoch 进行测试和保存。
定义保存最佳结果的 YAML 文件路径 yaml_file。
如果存在 evolve.txt，则从中选择最佳超参数并进行变异。
进行 300 代的进化过程，每代选择最佳超参数并进行变异，然后训练模型并记录结果。
最终绘制进化结果并输出最佳超参数的训练命令。

2.3.4.4 meta：(mutation scale 0-1, lower_limit, upper_limit)

meta = {'lr0': (1, 1e-5, 1e-1),        # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)，初始化学习率
         'lrf': (1, 0.01, 1.0),         # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
         'momentum': (0.3, 0.6, 0.98),  # SGD momentum/Adam beta1
         'weight_decay': (1, 0.0, 0.001),    # optimizer weight decay
          ... ...

在超参数进化（遗传算法）的上下文中，mutation scale 0-1, lower_limit, upper_limit 是指每个超参数的变异范围和限制。具体来说：

mutation scale 0-1: 变异初始概率，这是一个介于 0 和 1 之间的值，表示变异的比例或强度。在遗传算法中，变异是为了引入新的遗传物质，以避免陷入局部最优解。这个比例决定了变异的程度，通常是通过随机数生成器来实现的。
lower_limit: 这是每个超参数的下限值。在进行变异时，生成的新的超参数值不能低于这个下限。
upper_limit: 这是每个超参数的上限值。在进行变异时，生成的新的超参数值不能高于这个上限。

举个例子，假设我们有一个超参数 learning_rate，其元数据定义如下：