.. include:: ../../../reuse_content/general.rst

.. |a_config| raw:: html

    <a href="https://github.com/DmitryRyumin/OpenAV/blob/develop/openav/rsrs/train_video.yaml" target="_blank">

.. |a_guide| raw:: html

    <a href="https://pytorch.org/get-started/" target="_blank">


Обучение визуальных нейросетевых моделей
========================================

Команда для запуска процесса обучения визуальных нейросетевых моделей:

.. code-block:: sh

   python ./openav/api/train_video.py --config <путь_к_вашему_конфигурационному_файлу>.yaml


.. important:: Для запуска команды необходимо обязательно указать путь к конфигурационному файлу. Запускать программу необходимо из директории, где она расположена.

Конфигурационный файл
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Конфигурационный файл включает в себя следующие настройки:

*  Отображение процесса выполнения программы в терминале (командной строке)
*  Работа с файловой системой
*  Параметры настройки процесса обучения нейросетевых моделей

.. rst-class:: config-link

|a_config|
Пример конфигурационного файла
|/a|

.. important:: Для обучения на видеоадапторе потребуется вручную установить библиотеку для машинного обучения PyTorch с использованием GPU.

|a_guide|
Инструкция для установки PyTorch с использованием GPU
|/a|

Отображение процесса выполнения команды в терминале
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

.. rst-class:: custom-table shell-table
.. csv-table::
   :align: center
   :header: "Параметр", "Тип", "Значение по умолчанию", "Описание"
   :widths: 23, 7, 25, 45

    "hide_metadata", "bool", "``false``", "Включение отображения метаданных"
    "hide_libs_vers", "bool", "``false``", "Включение отображения версий установленных  библиотек  в командной строке"


Работа с файловой системой
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

.. rst-class:: custom-table filesystem-table
.. csv-table::
   :align: center
   :header: "Параметр", "Тип", "Значение по умолчанию", "Описание"
   :widths: 23, 7, 25, 45

    "path_to_dataset", "str", "``<путь_к_набору_данных>``", "Директория, где размещается подготовленный набор данных для обучения нейросетевых моделей"


Параметры процесса обучения визуальных нейросетевых моделей
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

.. rst-class:: custom-table encode-table
.. csv-table::
   :align: center
   :header: "Параметр", "Тип", "Значение по умолчанию", "Описание"
   :widths: 23, 7, 20, 50

    "len_video", "int", "``ваше значение``", "Количество видеофайлов"
    "size_lips", "int", "``width: 112`` |br| ``height: 112``", "Размер входного изображения области губ в ``px``"
    "padding_lips", "bool", "``True``", "Добавление отступов на изображениях губ"
    "seed", "int", "``42``", "Параметр для инициализации случайных процессов, который обеспечивает воспроизводимость результатов и одинаковые начальные условия"
    "batch_size", "int", "``8``", "Размер батча. Общее число тренировочных объектов, представленных в одном батче. Устанавливается в зависимости от возможности вашего оборудования"
    "channels_lips", "int", "``1``", "Количество каналов изображения. ``1``- одноканальное изображение (в серых тонах), ``3`` - трёхканальное изображение (RGB)"
    "lr", "float", "``0.0001``", "Коэффициент скорости обучения. Чем меньше значение, тем дольше будет идти обучение модели. Однако, стоит помнить, что может наступить переобучение модели. Данный коэффициент подбирается эмпирическим путем"
    "epoch", "int", "``100``", "Количество эпох обучения модели. Проход одной эпохи значит, что весь датасет прошел через нейронную сеть в прямом и обратном направлении только один раз. Параметр ``epoch_stop`` позволяет избежать переобучения модели"
    "epoch_stop", "int", "``5``", "Количество эпох, в течении которых модель не прогрессирует в обучении. Т.е. если по прошествии, например, ``5`` эпох модель не показывала прирост ``accuracy`` (либо ваша метрика), то в данном случае процесс обучения останавливается и сохраняется модель на эпохе с наибольшей точностью. Данный параметр позволяет предотвратить переобучение модели, а также снизить длительность обучения"