yolo训练参数保存在哪
时间: 2025-03-23 10:12:46 浏览: 161
### YOLO 训练参数保存路径与配置文件
YOLO 的训练参数通常通过配置文件来管理,这些参数决定了模型的行为以及训练过程中的各项设置。以下是关于 YOLO 模型训练参数保存位置及其配置的相关信息:
#### 1. **训练参数的保存位置**
在 YOLO 中,默认情况下,训练运行的结果会被保存到 `project` 参数所指定的根目录下[^1]。具体来说:
- 如果未显式设置 `project` 和 `name` 参数,则默认会将实验结果存储在名为 `runs/train/exp` 或类似的递增命名子目录中。
- 可以通过修改 `project` 来更改保存的基础路径,例如将其设为 `/custom/path/to/saves/`。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.train(project='/path/to/custom/project', name='my_experiment', exist_ok=True)
```
上述代码片段展示了如何自定义项目路径并启用覆盖功能。
---
#### 2. **配置文件的作用**
YOLO 使用 YAML 文件作为主要的配置方式,用于定义训练参数、数据集结构以及其他重要选项。典型的配置文件可能包括以下几个部分[^3]:
- 数据集配置 (`data.yaml`):描述类别数量、图像路径和其他元数据。
- 超参数配置 (`hyp.yaml`):包含批量大小、学习率等关键超参数。
以下是一个简单的 `data.yaml` 示例:
```yaml
train: /path/to/train/images/
val: /path/to/validation/images/
nc: 2 # 类别数
names: ['class1', 'class2'] # 类别名称列表
```
对于超参数配置文件(如 `hyp.scratch.yaml`),可以调整如下内容:
```yaml
lr0: 0.01 # 初始学习率
momentum: 0.937 # 动量
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减
```
---
#### 3. **下载模型文件的自定义路径**
当需要指定预训练模型或其他资源的下载路径时,可以通过环境变量或命令行参数实现这一点[^2]。例如,在 Python 环境中,可设置 `TORCH_HOME` 或 `XDG_CACHE_HOME` 来改变缓存的位置:
```bash
export TORCH_HOME=/desired/cache/directory
```
或者直接在加载模型时传递特定路径给 API 函数:
```python
model = YOLO('/specific/path/to/model/yolov8n.pt')
```
这使得用户能够灵活地控制模型及相关资源的存储位置。
---
#### 总结
综上所述,YOLO 的训练参数可通过多种方式进行管理和定制。无论是通过脚本内的动态设定还是借助外部配置文件,都可以满足不同场景的需求。合理利用这些工具可以帮助提升开发效率和灵活性。
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