yolov5怎么启动超参进化训练
时间: 2025-02-01 10:38:14 浏览: 40
### YOLOv5启动超参数进化训练方法
在YOLOv5中,通过遗传算法实现超参数的优化,旨在找到一组最优的训练超参数[^1]。为了启用这一功能,在命令行工具中可以通过设置`evolve`参数来控制超参数进化的频率。
当传递整数值给`--evolve n`选项时,表示每完成n次迭代后执行一次超参数进化操作;如果不指定具体次数,默认情况下会在每隔300次迭代之后尝试改进超参数。
下面是一个完整的Python脚本实例用于展示如何配置并运行带有超参数进化的YOLOv5训练:
```bash
!python train.py --weights '' \
--cfg yolov5s.yaml \
--data coco128.yaml \
--epochs 100 \
--batch-size 16 \
--rect \
--evolve 300 \
--device 0 \
--adam
```
此段代码设置了从零开始训练(`--weights ''`)、选择了小型版本网络架构(`yolov5s.yaml`)以及COCO数据集的一个子集作为训练资料(`coco128.yaml`)。同时启用了矩形训练模式(`--rect`)以提高效率,并设定了最大轮数为100轮(`--epochs 100`)和批次大小为16张图片(`--batch-size 16`)。最重要的是激活了超参演化机制(`--evolve 300`),意味着每当达到300个epoch就会触发一轮新的超参数探索过程。此外还指明使用GPU设备编号0来进行计算(`--device 0`)并且采用了Adam优化器(`--adam`)加速收敛进程[^2]。
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