yolov5last.pt怎么使用

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用YOLOv5的last.pt模型文件。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，特别是引用3和引用4，因为它们详细解释了best.pt和last.pt的区别以及如何确定best.pt。根据引用3，last.pt是最后一次训练迭代的权重，适合继续训练，而best.pt是验证集上表现最好的，用于推理。用户的问题是如何使用last.pt，所以需要明确使用场景：继续训练或者进行推理。 接下来，我需要确保回答符合用户的要求，即结构清晰，分步骤解决问题。可能需要包括加载模型继续训练、进行推理、查看训练状态等部分。同时，用户提供的引用中有关于训练代码的例子（引用1），可以借鉴其中的命令行示例，展示如何指定last.pt作为预训练权重。 另外，用户提到需要生成相关问题，所以最后要添加相关问题部分。需要确保问题与last.pt的使用相关，比如如何继续训练、与best.pt的区别、如何监控训练状态等。 还要注意使用中文回答，LaTeX公式的正确格式，以及引用标识的正确添加。例如，在提到best.pt和last.pt的区别时，需要引用[^3]，在提到最佳模型确定时引用[^4]。 现在需要组织内容，首先介绍last.pt的作用，然后分步骤说明使用方法，包括继续训练和推理，可能还要注意事项。每个步骤需要具体的命令行示例和代码片段，比如使用Python加载模型或者命令行训练的参数设置。同时要提醒用户last.pt在推理时可能不如best.pt准确，引用相关引用支持这一点。 最后，检查是否覆盖了用户的所有需求，是否引用了正确的来源，并确保语言清晰易懂，步骤详细。可能还需要对比best.pt和last.pt的使用场景，帮助用户更好理解何时选择哪一个。</think>### YOLOv5 last.pt 模型文件使用教程 YOLOv5 的 `last.pt` 文件保存了训练结束时的最终模型权重，主要用于**继续训练**或**阶段性验证**。以下是具体使用方法： --- #### 一、核心功能与使用场景 1. **继续训练** 使用 `last.pt` 作为预训练权重，可在原有训练基础上追加更多轮次（epochs）以提升模型性能。 ```bash python train.py --weights last.pt --data data.yaml --epochs 100 --batch-size 8 --img 640 ``` 参数说明： - `--weights last.pt`：指定加载最后一次训练的权重 - `--epochs 100`：设置新的训练总轮次（原训练轮次 + 新增轮次） 2. **推理测试（临时验证）** 虽然 `last.pt` 不是最优模型，但仍可用于快速验证当前训练状态： ```bash python detect.py --weights last.pt --source test_images/ --conf 0.25 ``` --- #### 二、操作步骤详解 **1. 加载 last.pt 继续训练** - **命令行方式**： 直接通过 `train.py` 指定 `last.pt` 作为初始权重（示例见上文）。 - **Python 代码方式**： ```python from models.common import DetectMultiBackend model = DetectMultiBackend(weights='last.pt', device='cuda:0') model.train(data='data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` **2. 监控训练状态** 训练过程中，可通过 `--project` 和 `--name` 参数指定日志保存路径： ```bash python train.py --weights last.pt --data data.yaml --project runs/train --name exp1 ``` 生成的日志包含损失曲线、精度指标等，便于分析模型收敛情况[^4]。 --- #### 三、注意事项 1. **性能差异** `last.pt` 的验证集精度可能低于 `best.pt`（后者通过 $F_{\text{score}} = 0.1 \times \text{mAP}_{0.5} + 0.9 \times \text{mAP}_{0.5:0.95}$ 综合评估选择最优模型）。 2. **文件覆盖风险** 继续训练时，新生成的 `last.pt` 会覆盖原有文件，建议定期备份权重。 3. **硬件配置** 确保 `--batch-size` 和 `--img-size` 与原训练设置一致，避免维度不匹配。 ---