Deep learning Darknet yolo v4-如何获得当前学习率？

当我用Darknet训练YoloV4时，每秒有几次我会得到一个变量列表。 有没有一种简单的方法可以让Darknet二进制文件同时打印学习率？ 如果一切都失败了，我将进行更改并重建，但我真的更愿意避免维护自定义的黑暗版本

./darknet detector train data/obj.data ../yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137 -dont_show -map &> logs.txt & disown

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学习率可以在

logs.txt

文件中找到

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有关更多信息，请参阅此文件。

学习率可在您的

logs.txt

文件中找到

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有关更多信息，请参阅此项。

此项仅显示初始学习率（通常为0，因为类似yolo的网络的磨合计划）。我想要的是跟踪lr在训练期间的变化。我检查了我自己的logs.txt（检查这个）。您将能够在logs.txt文件中看到学习速率的变化。例如从我附加的链接，它开始在“0.000000率”，然后改变，如果你向下滚动。非常感谢！您使用的是哪个版本的yolo？我的日志看起来不一样：。但是“利率”变量实际上出现在那里，我只是错过了它；我会接受你的回答。这只显示了初始学习率（通常为0，因为类似yolo的网络会提前准备）。我想要的是跟踪lr在训练期间的变化。我检查了我自己的logs.txt（检查这个）。您将能够在logs.txt文件中看到学习速率的变化。例如从我附加的链接，它开始在“0.000000率”，然后改变，如果你向下滚动。非常感谢！您使用的是哪个版本的yolo？我的日志看起来不一样：。但是“利率”变量实际上出现在那里，我只是错过了它；我接受你的回答。

v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 139 Avg (IOU: 0.000000, GIOU: 0.000000), Class: 1.000000, Obj: 0.000000, No Obj: 0.000000, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 1, class_loss = 0.500000, iou_loss = 0.000000, total_loss = 0.500000 
v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 150 Avg (IOU: 0.394489, GIOU: 0.289983), Class: 0.985003, Obj: 0.004027, No Obj: 0.000896, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 6, class_loss = 3.253636, iou_loss = 0.891068, total_loss = 4.144704 
v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 161 Avg (IOU: 0.612244, GIOU: 0.555591), Class: 0.897004, Obj: 0.014743, No Obj: 0.000339, .5R: 1.000000, .75R: 0.000000, count: 1, class_loss = 0.492179, iou_loss = 0.095293, total_loss = 0.587472