yolo11参数设置
时间: 2025-01-15 17:39:50 浏览: 223
### 设置YOLOv11参数的方法
对于YOLOv11而言,参数配置主要通过Python脚本实现。创建一个新的Python文件并导入必要的库:
```python
from ultralytics import YOLO
```
定义主函数,在其中初始化模型实例,并加载预训练权重。
```python
if __name__ == '__main__':
model = YOLO("path_to_config.yaml").load("pretrained_weights_path.pt")
```
接着设定训练的具体参数选项。这里展示了一个完整的例子,包含了数据集路径、迭代次数、批量大小以及其他重要设置[^2]。
```python
model.train(
data='dataset_configuration_file.yaml',
epochs=100,
batch=18,
device="cuda:0",
project="output_directory/runs/12.23",
name="experiment_name"
)
```
关于是否开启确定性模式的问题,可以通过调整`torch.backends.cudnn.deterministic`和`torch.use_deterministic_algorithms()`这两个属性来控制。当启用了此功能时,在相同条件下运行程序将会得到完全一样的结果[^3]。
至于学习率调度器的选择,默认情况下不采用余弦退火策略(`cos_lr=False`)。如果希望改变这一行为,则可以在调用`.train()`之前修改对应的布尔值为True即可[^4]。
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