yolov8怎么暂停训练并从断点处重启训练

<think>嗯，用户问的是如何在YOLOv8中暂停训练并从断点处重启。我需要先回想一下YOLOv8的相关知识。记得YOLOv8是Ultralytics开发的，他们的文档里应该有训练相关的参数。暂停和恢复训练通常涉及到保存检查点，也就是checkpoints。 首先，用户可能需要知道如何设置参数来保存检查点。YOLO的训练命令里有个参数是save_period，可以设置每隔多少epoch保存一次。或者默认情况下，可能每个epoch结束后都会保存？需要确认一下。比如，使用yolo train时，加上save_period参数，比如save_period=1，这样每个epoch都保存，但如果是默认的话，可能不需要特别设置，因为Ultralytics的框架可能默认保存最新的模型为last.pt。 接下来，当训练被中断后，如何从断点恢复呢。这时候应该使用resume参数，将resume设置为True，或者在命令行中指定resume参数，指向last.pt文件。这样训练会从上次保存的模型继续。 不过，用户可能会遇到问题，比如如何正确设置路径，或者如果训练中途停止，如何确保resume能找到正确的文件。可能需要检查保存的模型路径是否存在，比如在runs/train/exp目录下的last.pt。 另外，需要注意的细节是，当使用resume时，优化器的状态、epoch计数等信息也应该被正确加载，这样才能无缝继续训练。这需要框架本身支持断点续训的功能，而YOLOv8应该是支持的，因为很多现代框架都有这个功能。 还有，用户可能想知道是否可以在不同的环境下恢复训练，比如换了机器或者GPU，这时候需要确保环境兼容，可能需要注意CUDA版本或者依赖库的版本是否一致，否则可能会出现兼容性问题。 总结一下，步骤应该是：1. 确保训练时保存了检查点；2. 使用resume参数指向last.pt来恢复训练。同时提醒用户检查文件路径和保存设置是否正确，确保能够成功加载模型和参数。</think>在 YOLOv8 中暂停训练并从断点处重启，可以通过以下步骤实现： --- ### **1. 保存检查点（Checkpoint）** YOLOv8 默认在训练过程中会自动保存**最新权重**（`last.pt`）和**最佳权重**（`best.pt`）。若需手动暂停训练： - 直接终止训练进程（如 `Ctrl+C` 或关闭终端），此时 `last.pt` 会保留最新进度。 --- ### **2. 从断点重启训练** 使用 `resume` 参数指定 `last.pt` 路径即可从断点恢复训练： #### **命令行示例** ```bash yolo train resume model=last.pt data=your_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` #### **Python 代码示例** ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("last.pt") # 加载断点检查点 model.train(resume=True) # 设置 resume=True 继续训练 ``` --- ### **关键参数说明** - `resume=True`：强制从 `last.pt` 恢复训练（需确保文件存在）。 - 自动继承上次训练的配置（如数据集、超参数等），无需重复指定。 --- ### **注意事项** 1. **检查点路径**：确保 `last.pt` 在正确路径下（默认在 `runs/train/exp/weights/`）。 2. **环境一致性**：恢复训练时的环境（CUDA、库版本）需与原训练一致。 3. **自定义保存频率**：通过 `save_period=n` 设置每 `n` 个 epoch 保存一次检查点。 --- 通过上述方法，可无缝暂停并恢复 YOLOv8 训练，避免重复计算。