yolov5断点续训控制台

在YOLOv8的训练过程中，通常会使用深度学习框架如Darknet（YOLOv8的原始框架）或者PyTorch的轻量级封装工具如 Ultralytics/yolov5 中的命令行界面。以下是终止训练的一些常见方法： 1. **使用Darknet**: - 如果你是用`darknet train`命令行工具，可以按下键盘上的 `Ctrl+C` 来中断训练进程。 2. **使用Ultralytics/yolov5** (Python接口): - 使用`torch`库，你可以通过在训练脚本中调用`sys.exit()`或`os._exit(0)`来停止训练。例如，在`train.py`中找到训练循环部分，插入相应的代码来中断。 ```python import os for i in range(num_epochs): # 假设num_epochs是你想要训练的轮数 # ... 训练步骤 ... if should_stop: # 将should_stop设置为True时，终止训练 os._exit(0) ``` 3. **使用终端控制台**: - 在命令行窗口中，可以直接关闭正在运行的训练脚本所在的终端窗口。 记得在实际操作前保存好模型的进度，因为中断可能会导致已有的权重丢失。在某些情况下，可能需要手动管理训练日志文件来记录中断点以便后续恢复。

<think>好的，我现在要解决用户关于YOLOv5训练中断后如何继续训练的问题。首先，我需要理解用户的具体需求。用户提到训练过程中可能因为各种原因中断，比如轮数不够导致未收敛，或者意外中断导致之前训练白费。他们想知道如何利用checkpoint进行断点恢复。 根据提供的引用资料，特别是引用[2]和[3]，YOLOv5支持通过加载last.pt文件来恢复训练。我需要先确认步骤的正确性。首先，用户需要配置好环境，确保所有依赖库正确安装。接着，训练中断后，应该存在保存的checkpoint文件，通常是last.pt，位于runs/train/exp/weights目录下。 接下来，用户需要修改训练命令，添加--resume参数，并指向last.pt的路径。例如：python train.py --resume runs/train/exp/weights/last.pt。这一步是关键，因为YOLOv5的train.py脚本在检测到--resume参数时会自动加载之前的模型权重和优化器状态，继续训练。 另外，用户可能需要自定义epoch数。比如，原本计划训练300轮，但中断时只完成了100轮，用户可能希望继续训练到300轮。这时候需要检查训练命令中的--epochs参数是否设置为总轮数，而不是剩余的轮数。YOLOv5会自动处理当前epoch和剩余epoch的计算，所以用户只需指定总epoch数即可。 可能遇到的问题包括路径错误，比如last.pt的路径不正确，或者文件损坏。需要提醒用户检查文件路径是否正确，以及确保last.pt文件存在且完整。此外，如果用户修改了模型结构或数据集，恢复训练可能会导致错误，因此需要确保配置一致。 引用[3]提到YOLOv8中使用torch.load加载checkpoint，但用户询问的是YOLOv5，所以主要参考引用[2]的方法。需要确认YOLOv5是否也使用类似的方法，即通过--resume参数自动处理。根据官方文档和社区实践，YOLOv5确实支持这种方式。 总结步骤应该是：1. 定位checkpoint文件；2. 修改训练命令添加--resume参数；3. 确保其他参数一致；4. 处理可能的路径或配置问题。同时，需要提醒用户定期保存checkpoint，以及如何调整训练参数以避免中断。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能进一步的问题，比如性能分析、优化方法、应用场景等，但这里需要围绕训练恢复和checkpoint使用展开。例如，如何调整学习率、如何处理多次中断、如何验证恢复后的模型是否正确等。</think>### YOLOv5训练中断后继续训练的方法 在YOLOv5模型训练过程中，如果因意外中断或需要追加训练轮数，可通过以下步骤实现**断点恢复**： --- #### **1. 确认checkpoint文件** 训练过程中，YOLOv5默认会定期保存模型权重到`runs/train/exp/weights/`目录，包含： - `last.pt`：最近一次的模型状态（包含模型参数、优化器状态、当前epoch等信息）[^2] - `best.pt`：历史最佳模型 - 其他按epoch间隔保存的权重文件 --- #### **2. 恢复训练命令** 在原有训练命令基础上添加`--resume`参数，并指定`last.pt`路径： ```bash python train.py --resume runs/train/exp/weights/last.pt \ --data coco.yaml \ --cfg models/yolov5s.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --epochs 300 ``` *参数说明*： - `--resume`：自动加载优化器状态、学习率调度器等训练状态[^2] - `--epochs`：设置**总训练轮数**（非剩余轮数） - 其他参数需与原始训练命令保持一致 --- #### **3. 关键注意事项** | 场景 | 处理方法 | |---------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 多次中断恢复 | 每次中断后均使用最新的`last.pt`恢复 | | 调整训练参数 | 需先完成完整训练周期后再修改超参数 | | 自定义保存间隔 | 添加`--save-period N`参数（每N个epoch保存一次） | | 分布式训练恢复 | 需保证恢复时的GPU数量与原始训练一致[^3] | --- #### **4. 验证恢复效果** 恢复训练后应检查： 1. 控制台输出中显示的`Resuming training from runs/train/exp/weights/last.pt` 2. 初始epoch数自动延续（如原训练到100epoch中断，恢复后从101开始） 3. 损失曲线应连续无跳变 ---