yolov5接着上次继续训练
时间: 2023-10-25 18:08:47 浏览: 1654
好的，您可以使用以下命令来继续训练YOLOv5模型：
```
python train.py --resume --weights /path/to/last/weights.pt --data /path/to/data.yaml --cfg /path/to/model.yaml --batch-size 16 --epochs 50
```
其中，`--resume`表示从上次训练的断点继续训练，`--weights`指定上次训练保存的权重文件路径，`--data`指定数据集的配置文件路径，`--cfg`指定模型的配置文件路径，`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练轮数。
相关问题
yolov11如何接着上次训练
### 如何在YOLOv11中恢复并继续之前的模型训练
在YOLOv11中，如果需要恢复之前中断的训练过程，可以采用类似于其他版本YOLO的方式实现。以下是具体的操作方法以及注意事项：
#### 方法概述
为了恢复训练，通常需要加载上一次保存的检查点文件（通常是`last.pt`），并通过特定参数重新启动训练进程。这可以通过调整代码中的配置来完成。
---
#### 代码示例
以下是一个基于YOLOv11框架的恢复训练代码示例：
```python
from yolov11 import YOLOv11 # 假设这是YOLOv11对应的模块名
# 加载上次保存的检查点文件
model = YOLOv11('runs/train/exp1/weights/last.pt')
# 配置训练参数并开启恢复训练模式
results = model.train(
data='TrashCan.yaml', # 数据集配置文件路径
epochs=300, # 总共要训练的轮次
batch=32, # 每批次图像数量
imgsz=256, # 输入图像尺寸
device=0, # 使用GPU设备编号
workers=0, # 工作线程数
project='runs/train', # 结果保存目录
name='exp1', # 实验名称
resume=True # 启用恢复训练功能
)
```
上述代码通过设置`resume=True`参数实现了从上次保存的状态继续训练的功能[^4]。
---
#### 关键点解析
1. **检查点文件的作用**
- `last.pt` 是每次训练结束后自动保存的一个检查点文件，包含了当前模型的权重、优化器状态以及其他必要的元数据。
- 如果训练中途被中断，则可以在下一次运行时利用该文件恢复到中断前的状态[^1]。
2. **启用恢复训练模式**
- 设置`resume=True`可以让程序读取指定实验目录下的最新检查点文件，并从中断处继续执行训练流程。
3. **注意避免冲突**
- 当决定从头开始新的训练任务时，请务必移除或重命名旧的检查点文件，以免误加载错误的数据[^5]。
4. **自定义训练参数**
- 用户可以根据实际需求调整诸如学习率(`lr`)、批量大小(`batch`)等超参数，但需谨慎操作以防影响最终效果[^3]。
---
#### 可能遇到的问题及解决办法
- **问题**: 找不到`last.pt`文件？
- 解决方案: 确认是否正确指定了项目路径和实验名称；如果没有生成过任何中间结果，则可能是因为首次调用尚未创建这些资源[^2]。
- **问题**: 载入失败提示不匹配？
- 解决方案: 确保所使用的模型架构与原始训练保持一致；另外还需验证PyTorch版本兼容性。
---
yolov5 接着训练
要接着训练yolov5模型，有两种方法可以选择。第一种方法是在训练中断后继续训练，第二种方法是在训练好的权重上进行迁移学习并接着训练。
对于第一种方法，在训练中断后，你可以使用之前保存的权重文件来继续训练。你需要指定保存权重文件的路径，通常是在"/yolov5/runs/train/exp/weights/last.pt"。根据你的实际情况进行修改。另外，你也可以运行命令"python train.py --resume True"来恢复上次训练结果的基础上继续开始训练。
对于第二种方法，你可以使用训练好的权重进行迁移学习。这意味着你可以使用已经在其他数据集上训练好的权重作为初始权重，然后继续在你的目标数据集上进行训练。这种方法可以提高模型的收敛速度和性能。你可以使用与第一种方法相同的步骤指定保存的权重文件路径，然后使用该文件作为迁移学习的初始权重。接着，你可以继续训练模型以适应你的目标数据集。
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### 知识点详细说明
#### 标题说明
1. **Chm电子书批量反编译器(ChmDecompiler) 3.60**:
这里提到的是一个软件工具的名称及其版本号。软件的主要功能是批量反编译CHM格式的电子书。CHM格式是微软编译的HTML文件格式，常用于Windows平台下的帮助文档或电子书。版本号3.60说明这是该软件的一个更新的版本，可能包含改进的新功能或性能提升。
#### 描述说明
2. **专门用来反编译CHM电子书源文件的工具软件**:
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HHP文件是CHM文件的项目文件，包含了编译CHM文件所需的所有元数据和结构信息。软件可以重建这些文件，使用户在提取资源之后能够重新编译CHM文件，保持原有的文件设置。
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10. **Chm电子书批量反编译器**:
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标签：“ktorrent，linux”指的是该软件包是专为Linux操作系统设计的。标签还提示用户ktorrent可以在Linux环境下运行。
压缩包子文件的文件名称列表：这里提供了一个文件名“ktorrent-2.2.4”，该文件可能是从互联网上下载的，用于安装ktorrent版本2.2.4。
关于ktorrent软件的详细知识点：
1. 客户端功能：ktorrent提供了BitTorrent协议的完整实现，用户可以通过该客户端来下载和上传文件。它支持创建和管理种子文件（.torrent），并可以从其他用户那里下载大型文件。
2. 兼容性：ktorrent设计上与KDE桌面环境高度兼容，因为它是用C++和Qt框架编写的，但它也能在非KDE的其他Linux桌面环境中运行。
3. 功能特点：ktorrent提供了多样的配置选项，比如设置上传下载速度限制、选择存储下载文件的目录、设置连接数限制、自动下载种子包内的多个文件等。
4. 用户界面：ktorrent拥有一个直观的图形用户界面（GUI），使得用户可以轻松地管理下载任务，包括启动、停止、暂停以及查看各种统计数据，如下载速度、上传速度、完成百分比等。
5. 插件系统：ktorrent支持插件系统，因此用户可以扩展其功能，比如添加RSS订阅支持、自动下载和种子管理等。
6. 多平台支持：虽然ktorrent是为Linux系统设计的，但有一些类似功能的软件可以在不同的操作系统上运行，比如Windows和macOS。
7. 社区支持：ktorrent拥有活跃的社区，经常更新和改进软件。社区提供的支持包括论坛、文档以及bug跟踪。
安装和配置ktorrent的步骤大致如下：
- 首先，用户需要下载相应的.tar.gz压缩包文件。
- 然后，使用终端命令解压该文件。通常使用命令“tar xzvf ktorrent-2.2.4.tar.gz”。
- 解压后，用户进入解压得到的目录并可能需要运行“qmake”来生成Makefile文件。
- 接着，使用“make”命令进行编译。
- 最后，通过“make install”命令安装软件。某些情况下可能需要管理员权限。
在编译过程中，用户可以根据自己的需求配置编译选项，比如选择安装路径、包含特定功能等。在Linux系统中，安装和配置过程可能会因发行版而异，有些发行版可能通过其包管理器直接提供对ktorrent的安装支持。
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### 标题知识点：java_ee_sdk-5_03帮助文档
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- 掌握该版本中支持的企业级技术，比如Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、Enterprise JavaBeans (EJB)等。
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### 描述知识点：java_ee_sdk-5_03-javadocs
1. **Javadocs的含义**
- Javadoc是一个文档生成器，它能够从Java源代码中提取注释，并基于这些注释生成一套HTML格式的API文档。
- Javadocs为Java EE SDK中的每个类、接口、方法和字段提供详细的说明，方便开发者理解每个组件的用途和用法。
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3. **如何阅读和利用Javadocs**
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### 标签知识点：java_ee_sdk
1. **Java EE SDK的版本标识**
- 标签中的“java_ee_sdk”表明了文档是与Java EE SDK相关的内容。
- 通常这种标签会用于区分不同版本的SDK文档，便于开发者快速定位到对应的版本信息。
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1. **文档目录结构**
- 从“docs”可以推断出这是SDK中存放帮助文档和Javadocs的目录。
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2. **如何使用文档目录**
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