yolov8中断续训
时间: 2023-08-29 18:12:56 浏览: 322
YOLOv8中的断续训练是指在训练过程中,如果训练被中断或意外终止,可以通过保存的检查点(checkpoint)文件继续训练,而无需从头开始训练。
YOLOv8采用了Darknet框架,其训练过程可以通过运行命令行中的脚本来实现。为了进行断续训练,你需要使用之前已经保存的权重文件和配置文件。
首先,你需要修改配置文件,将`stopbackward = 0`设置为`stopbackward = 1`,这将允许从之前的检查点处开始反向传播。然后,你可以使用以下命令重新启动训练:
```
./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3.cfg [path to previous weights]
```
其中,`data/obj.data`是数据集的配置文件路径,`cfg/yolov3.cfg`是YOLOv3的配置文件路径,`[path to previous weights]`是之前保存的权重文件路径。
通过以上步骤,你就可以从上次训练被中断的地方继续进行训练,而无需重新开始。
相关问题
YOLOv8断点续训
### 实现YOLOv8 断点续训功能
为了实现YOLOv8的断点续训,通常需要保存训练过程中的状态以便后续加载并继续训练。这涉及到保存模型权重、优化器的状态以及其他必要的元数据。
在YOLOv8中,可以利用内置的支持来简化这一流程。具体来说,在配置文件或命令行参数中指定`resume`选项即可轻松恢复之前的训练会话[^2]。
#### 配置环境与准备
确保已经安装了所需的依赖库,并下载了预训练模型和目标检测的数据集。对于大多数情况而言,官方提供的工具链能够满足需求。
#### 修改配置文件支持断点续训
编辑YOLOv8对应的`.yaml`配置文件,设置如下字段:
- `resume`: 设置为True表示启用断点续训模式;默认情况下该值应设为False。
```yaml
# yolov8.yaml example configuration snippet for resuming training
resume: True # Enable checkpoint resume functionality.
```
当设置了`resume=True`之后,程序会在启动时自动寻找最近一次保存下来的checkpoint文件(`last.pt`)来进行加载操作。
#### 训练命令示例
通过CLI接口执行带有`--resume`标志的命令以重新开始未完成的任务:
```bash
python train.py --data custom_data.yaml --weights runs/train/exp/weights/last.pt --cfg models/yolov8.yaml --resume
```
上述命令假设之前有一个实验位于`runs/train/exp`目录下,并且其中包含了名为`last.pt`的最新检查点文件。此命令将会读取这些信息并从中断处继续训练过程。
#### 自动化存档机制
为了让整个过程更加自动化,可以在每次迭代结束时定期保存当前进度到磁盘上作为备份。这样即使意外中断也能方便地找回尽可能接近最后时刻的工作状态。
```python
import torch
from pathlib import Path
def save_checkpoint(state, is_best, filename='checkpoint.pth.tar'):
"""Save checkpoint."""
filepath = str(Path(filename).absolute())
torch.save(state, filepath)
if is_best:
shutil.copyfile(filepath, 'model_best.pth.tar')
```
这段Python函数展示了如何创建一个简单的辅助方法用于存储包含所有必要组件(如网络结构、参数更新规则等)在内的字典对象至持久介质中去。
Yolov8断点续训/继续训练
如果你想在YOLOv8中实现断点续训/继续训练,你可以按照以下步骤操作:
1. 在训练之前,将YOLOv8的参数文件保存在硬盘上。这可以通过在训练命令中添加参数`--save_weights`来实现。例如:`python train.py --save_weights ./checkpoints/yolov8`
2. 在训练过程中,如果需要中断训练,可以按`Ctrl + C`键来停止训练。此时,YOLOv8会将当前的训练状态保存在硬盘上。
3. 如果需要继续训练,可以使用之前保存的参数文件来恢复训练。这可以通过在训练命令中添加参数`--weights`来实现。例如:`python train.py --weights ./checkpoints/yolov8`
4. 在继续训练之前,需要确保训练数据和参数文件的路径与之前一致。如果路径不一致,可能会导致训练失败或产生错误的结果。
5. 继续训练时,YOLOv8会从上次中断的地方开始训练,而不是从头开始。这样可以大大缩短训练时间,并且可以获得更好的结果。
总之,YOLOv8的断点续训/继续训练非常简单,只需要保存参数文件并在需要时使用它们即可。
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