YOLOv5断点测试
时间: 2025-02-18 22:41:26 浏览: 35
### 实现YOLOv5断点续训
当遇到网络问题或其他原因导致YOLOv5模型训练意外中断时,可以采取措施来恢复训练。为了成功实现断点续训,在保存检查点和配置方面需要注意一些细节。
#### 清除多余的`train`目录
为了避免冲突并确保能够正确识别最新的权重文件,建议清理工作空间内的多余`train`文件夹[^2]:
```bash
rm -rf runs/train/*
```
这一步骤有助于防止因存在多个训练记录而导致的错误提示,比如已完成训练的信息干扰新一次的尝试。
#### 修改命令参数以支持续训
对于希望继续之前未完成的任务而言,启动脚本应当指定加载先前保存的最佳或最近期权值作为起点。通常情况下,官方文档推荐的方式是在原有基础上附加特定选项用于指示路径至`.pt`格式的状态快照文件[^1]:
```python
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 \
--data coco128.yaml --weights 'runs/train/exp/last.pt'
```
上述代码片段展示了如何通过命令行传递必要的参数给训练器,其中`--weights`后面跟的就是想要继承其进度的目标位置;而这里的`exp`代表实验编号,默认按顺序创建子文件夹存放每次运行的结果集。
#### 验证续训功能正常运作
为确认一切设置无误,可以在本地环境中模拟突然终止后再重启的过程来进行验证。具体做法如下所示:先让程序跑一会儿直到产生部分输出成果,接着手动停止进程(Ctrl+C),最后依照前述方法重新发起请求看能否无缝衔接上一轮次结束之处而不丢失任何已积累的学习成效。
```python
import os
os.kill(os.getpid(), signal.SIGINT) # 模拟异常退出
```
这段Python语句可用于优雅地中止当前执行流以便后续测试目的。
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