【RT-DETR实战】141、大规模实验自动化脚本:从手动改参到一键出结果的进化之路
2026/6/5 18:07:10 网站建设 项目流程

昨天深夜两点,我还在实验室盯着屏幕改第37组参数。YOLOv8的batch size从16调到32,学习率从0.001改到0.0005,每改一次就要重新跑一遍训练——这种重复劳动让我突然意识到:我们这些搞算法的,怎么能把宝贵时间浪费在机械操作上?

从痛苦的手动调试说起

上周做RT-DETR的改进实验,光是调整Decoder层数就跑了8个版本。每个版本要改配置文件、启动训练、记录日志、保存权重、评估指标……一套流程下来至少半小时。

更崩溃的是,第6次实验时忘了改保存路径,结果把第5次的权重覆盖了。这种痛,搞过大规模实验的都懂。

# 这是最初的手动版本——千万别学!# python train.py --batch-size 16 --lr 0.001 --epochs 100# python train.py --batch-size 32 --lr 0.001 --epochs 100# python train.py --batch-size 16 --lr 0.0005 --epochs 100# ... 重复到怀疑人生

第一版自动化:基础循环脚本

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