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yolo停止训练(YOLOV5-断点训练/继续训练)

时间2025-05-04 03:21:14分类IT科技浏览20915
导读:YOLOV5-断点训练/继续训练...

YOLOV5-断点训练/继续训练

情况:

1.训练过程中中断了                 ,继续训练

2.训练完了                            ,但是未收敛          ,在这个基础上             ,还想用这个权重                    、学习率等参数继续训练多一些批次

1. 训练过程中中断了                           ,继续训练

断电                           、或者什么原因中断了               ,比如设定epoch为200         ,但是在90这里中断了                          ,想从断点这里继续 训练到 200个epoch

直接在trainds.py设置参数–resume的defualt=True即可(在代码 517行附近) 1.parser.add_argument(--resume, nargs=?, const=True, default=True, help=resume most recent training)

2.训练完原有epoch                    ,发现没有收敛     ,想继续训练

训练完原有epoch后                          ,但还继续训练                         ,比如设置epoch为30,已经训练完了                     ,但是没有收敛                             ,想使用训练了30 epoch的权重继续训练40个epoch     , 总共就是70个epoch

**注意:**不是直接在train.py设置weight参数为训练好的权重(last.pt)                 ,然后设置epoch为70                            ,这样不行          ,因为学习率等超参数启动时还是按照默认的                 。(自己把一些超参数设置好也可以             ,比较麻烦)

在train.py代码里面设置就可以使用原有30 epoch的权重后继续训练到40epoch

step1:

先将–resume的defualt改为True                           ,再将–epochs设为想要继续训练到的epochs               ,即defualt=70(在trainds.py代码的513行附近)

parser.add_argument(--epochs, type=int, default=70)

step2:

在trainds.py文件中         ,按下Ctrl+F搜索Epochs定位到大概197行的位置                          ,做以下两处修改:

添加一行代码:ckpt[‘epoch’] = 30

修改代码:start_epoch = ckpt[‘epoch’](后面不加1)

注意:这两处修改是为了断点训练                    ,如果不再需要断点训练     ,请将这两处修改都还原                            。

step3:

在trainds.py文件中                          ,按下Ctrl+F搜索replace定位到大概565行的位置                         ,做以下两处修改:

如图添加一行代码:init_epochs = opt.epochs(记录最开始由epochs参数设定的数值70,因为replace这行代码                     ,将epochs替换成了原始的epochs数值30)

修改代码:如图进行添加                             ,reinstate恢复成设定的epochs

做完以上3个修改     ,训练就会从第30个epoch的基础上进行继续训练到70个epoch                 ,和直接设置epoch为70一样

参考文献:https://blog.csdn.net/LWD19981223

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