yolov11断点续训

### YOLOv11 中实现断点续训功能的方法 YOLOv11 的断点续训功能可以通过保存模型的状态并从中恢复来实现。这一机制通常依赖于框架内置的支持或者手动配置文件中的选项。以下是具体实现方法： #### 方法概述 在中断训练后，通过加载之前保存的权重文件（通常是 `.pt` 文件），可以从上次停止的地方继续训练。这需要确保以下条件满足： - 训练过程中定期保存检查点。 - 使用正确的命令或脚本重新启动训练。 --- #### 步骤说明 ##### 1. **启用自动保存检查点** 大多数深度学习框架会在每次 epoch 结束时自动保存当前模型状态到指定路径下。对于 YOLOv11，默认情况下会生成 `last.pt` 和其他周期性保存的权重文件。这些文件包含了模型参数以及优化器状态等必要信息[^3]。 如果未开启此功能，则需修改配置文件或将以下代码片段加入训练脚本中以强制存储中间结果： ```python # 配置保存频率 (假设每5个epoch保存一次) save_period = 5 if current_epoch % save_period == 0: torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, }, f'path_to_save/checkpoint_{current_epoch}.pt') ``` ##### 2. **从已有检查点恢复训练** 当因外部原因终止程序运行后再想接续前次进度时，只需调用对应接口即可完成衔接操作。标准做法如下所示： 利用官方提供的 CLI 工具执行命令行模式下的恢复流程： ```bash yolo train resume model=path/to/last.pt ``` 上述指令明确指定了要读取的目标文件位置作为输入源。 另外也可以编程方式达成同样效果——即先实例化网络结构再载入预存数据集： ```python import torch from yolov11.models import Model device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') checkpoint = torch.load('path/to/last.pt', map_location=device) model = Model().to(device) # 初始化新的模型对象 model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # 加载模型参数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) # 创建一个新的优化器 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) # 载入之前的优化器状态字典 start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 # 获取最后完成的那个轮数加一得到起始值 for epoch in range(start_epoch, num_epochs): # 继续循环剩余部分 ... ``` 此处需要注意的是，除了基本组件外还可能涉及更多细节调整比如随机种子设定、日志记录等等均应保持一致性以便获得稳定重现的结果。 --- #### 注意事项 - 如果更改了超参设置(如batch size)，则可能导致某些层尺寸不匹配错误；此时要么重建整个体系要么单独处理冲突区域。 - 对于分布式多GPU场景而言，还需额外考虑同步策略等因素影响最终表现形式。 ---