autodl训练yolo自己的数据集
时间: 2025-05-08 18:20:18 浏览: 29
### 使用 AutoDL 训练 YOLO 模型以适配自定义数据集的配置教程
#### 准备工作
在开始之前,确保已经完成以下准备工作:
- 完成 AutoDL 账号注册,并通过学生认证(如果适用)[^1]。
- 划分好自定义的数据集,包括训练集、验证集和测试集[^2]。
#### 创建 AutoDL 实例
登录到 AutoDL 平台后,在首页点击右侧的“控制台”。进入控制台页面后,点击“新建实例”。在创建实例的过程中,选择“社区镜像”,然后找到并选择“YOLOV5”分类下的镜像。通常推荐选择官方维护的第一个镜像版本。确认无误后,点击“创建”按钮来启动新的 GPU 实例[^3]。
#### 连接 PyCharm 至远程服务器
为了更高效地开发与调试代码,可以通过 PyCharm 远程连接至刚刚创建的 AutoDL 服务器。具体操作如下:
- 打开 PyCharm IDE,选择菜单中的 `File -> Settings` 或者快捷键 Ctrl+Alt+S。
- 导航至 `Build, Execution, Deployment -> Deployment` 设置项下新增 SSH connection。
- 输入 AutoDL 提供的 IP 地址、用户名(通常是 root)、密码或者密钥文件路径。
- 测试连接成功后保存设置,并将本地项目目录映射到远端服务器的工作空间。
#### 数据上传与环境搭建
一旦建立了稳定的网络通道,则需执行下列步骤:
- 将已处理完毕的自定义数据集压缩打包并通过 SFTP 工具传输至上一步骤指定的目标位置;
- 登录到云端终端界面运行必要的依赖安装命令如 pip install -r requirements.txt 来构建完整的 Python 开发环境;
#### 修改配置文件适应特定需求
针对个人项目的独特之处修改 yolov5 的核心参数设定文档 paths.yaml 和 model.yaml 。前者用于描述各类图片存储的具体地址而后者则决定了神经网络架构细节比如输入尺寸 输出类别数目等等重要属性值 .
#### 启动模型训练过程
当一切就绪之后就可以正式开启训练流程啦! 在命令行里敲入 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights '' 即可按照预设条件自动开展学习任务直至结束为止 [^3].
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights ''
```
上述脚本片段展示了如何调用train模块来进行实际运算活动其中涉及到图像分辨率批次大小迭代次数等多个超参选项可以根据实际情况灵活调整优化效果最佳化表现形式.
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