yolov8断点再训
时间: 2024-12-27 19:22:22 浏览: 142
### YOLOv8 断点续训实现方法
为了实现在 YOLOv8 中的断点续训功能,可以利用预训练模型保存的状态来恢复之前的训练过程。具体来说,在中断之前应该定期保存模型权重文件以及优化器状态和其他必要的元数据。
当重新启动训练时,加载这些先前保存的数据即可继续未完成的工作。下面是一个简单的例子展示如何操作:
#### 加载并配置已有的YOLOv8模型
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path_to_your_checkpoint/yolov8n.pt') # 使用上次保存的最佳权重初始化模型
```
这里`'path_to_your_checkpoint/yolov8n.pt'`应当替换为你实际存储检查点的位置[^3]。
#### 设置训练参数并执行训练命令
通过设置合适的超参数来进行新的轮次训练:
```python
# 继续训练模型
model.train(
data='coco128.yaml', # 数据集配置路径
epochs=additional_epochs, # 需要额外增加多少epoch数
imgsz=640 # 输入图像尺寸大小
)
```
其中 `additional_epochs` 表示想要在此基础上再追加训练几个 epoch 数量。
值得注意的是,如果希望在每次迭代结束之后自动保存当前最佳性能对应的模型副本作为未来可能使用的断点,则可以在调用 `.train()` 方法前调整相应的选项以开启此特性。
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