schedule_1x.py 代码注释

schedule_1x.py 代码注释

# optimizer
#指定训练参数
optimizer = dict(type='SGD', #用的SGD
                 lr=0.02,#学习率
                 momentum=0.9,
                 weight_decay=0.
                 )
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
# learning policy
#lr的一些策略
lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    #前500个迭代是个逐渐上升的过程
    warmup_iters=500,
    warmup_ratio=0.001,#训练的时候先从0.02*0.001开始逐渐增加到0.02
    step=[8, 11])#在第8,11个epoch上学习率缩减以下
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=12)