在 YOLOv5 中，优化器的类型和参数可以在 `train.py` 文件中进行修改。具体来说，您可以修改以下代码中的 `optimizer_type` 和 `hyp` 变量来改变优化器的类型和超参数： ```python # Optimizer if hyp['optimizer']=='adamw': optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=hyp['lr'], betas=(hyp['momentum'], 0.999)) elif hyp['optimizer']=='sgd': optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True) else: raise Exception("Optimizer not supported") # Scheduler if hyp['optimizer']=='adamw': scheduler=torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=hyp['lr'], steps_per_epoch=len(dataloader), epochs=hyp['epochs'], anneal_strategy='linear') else: scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=hyp['epochs']) # Start training for epoch_i in range(start_epoch, hyp['epochs']): # Train train() # Update scheduler scheduler.step() # Save model if (epoch_i + 1) % hyp['save_interval']==0: save_model(epoch_i) # Remove previous checkpoint to save disk space if (epoch_i + 1) > 5: os.remove(f'runs/train/exp/weights/epoch{(epoch_i + 1) - 5}.pt') ``` 在上面的代码中，您可以通过修改 `hyp` 字典中的 `optimizer` 键来更改优化器的类型，比如将其从默认的 `adamw` 改为 `sgd`。您还可以修改 `hyp` 字典中的其他键，如 `lr` 和 `momentum`，以调整优化器的超参数。最后，您可以通过修改 `scheduler` 变量来更改学习率调度程序的类型和参数。