yolov8断点训练增加模型训练epoch
时间: 2025-03-06 16:10:13 浏览: 85
### YOLOv8 断点续训及增加 Epoch 数量的方法
对于YOLOv8而言,实现断点续训并调整训练周期(即增加epoch的数量),可以通过特定命令行参数和配置文件来达成。当遇到训练过程中的意外中断或是希望基于现有模型进一步提升性能时,这些方法显得尤为重要。
在执行初始训练指令之后,如果想要利用已有的最佳模型`best.pt`作为起点继续训练更多轮次,可以在原有基础上通过指定路径加载预训练权重,并设置新的迭代次数。具体操作如下所示:
```bash
yolo task=detect mode=train model=path_to_best_model/best.pt data=mydata.yaml epochs=new_epochs_number batch=8 imgsz=image_size resume=True
```
上述命令中,`model=path_to_best_model/best.pt`指定了用于重启训练的最佳模型位置;而`epochs=new_epochs_number`则设定了期望额外运行的epoch数目[^1]。值得注意的是,这里的`resume=True`选项告知框架从保存的状态恢复训练而不是重新初始化网络参数[^5]。
为了确保能够顺利接续之前的进度,还需要确认所使用的数据集配置(`mydata.yaml`)保持不变,这样可以维持一致性的上下文环境以便于模型更好地适应新旧样本之间的差异[^3]。
另外,在某些情况下可能需要手动编辑源码以支持更灵活的控制逻辑。例如,在`train.py`脚本内添加交互式的输入提示让用户决定从中途哪个epoch开始计算,这有助于防止因误操作而导致的数据混淆问题[^4]。
最后,考虑到不同版本之间可能存在细微差别,建议参照官方文档或社区资源获取最准确的操作指南[^2]。
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