YOLOv8训练重复加载

### YOLOv8 训练时避免重复加载数据集/模型的解决方案 为了提高训练效率并减少资源浪费，在YOLOv8训练期间可以采取多种措施来防止不必要的数据集和模型重复加载。 #### 使用缓存机制保存预处理后的数据 通过将经过预处理的数据存储在一个持久化的文件系统中，可以在后续运行时直接读取这些已准备好的数据而无需再次执行相同的转换操作。这通常涉及到创建一个自定义Dataset类，并重写`__getitem__()`方法以便能够从磁盘上高效检索样本[^1]。 ```python import torch from pathlib import Path class CachedImageFolder(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = Path(root_dir) self.transform = transform # Load cached files or create cache if not exists images_cache_path = self.root_dir / "images.cache" labels_cache_path = self.root_dir / "labels.cache" if all([p.exists() for p in (images_cache_path, labels_cache_path)]): with open(images_cache_path, 'rb') as fimg: self.images = pickle.load(fimg) with open(labels_cache_path, 'rb') as flbl: self.labels = pickle.load(flbl) else: # Preprocess and save to cache... pass def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): image = self.images[idx] label = self.labels[idx] if self.transform is not None: image = self.transform(image) return image, label ``` #### 实现检查点功能定期保存模型状态 当训练过程被意外中断时，可以通过设置周期性的检查点(checkpoint)，使得程序能够在恢复之后继续之前的工作而不是重新开始整个流程。PyTorch提供了内置的支持用于管理这种类型的断点续训逻辑。 ```python def train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=25, checkpoint_interval=5): best_acc = 0.0 for epoch in range(num_epochs): print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1)) # Train phase ... if epoch % checkpoint_interval == 0: state_dict = { 'epoch': epoch, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict() } torch.save(state_dict, './checkpoints/checkpoint_epoch_{}.pth'.format(epoch)) # Validation phase ... acc = evaluate_accuracy(dataloaders['val'], model) if acc > best_acc: best_acc = acc # Save the best performing weights separately. torch.save(model.state_dict(), './best_weights.pth') ``` #### 配置分布式训练环境加速多GPU协作 如果硬件条件允许的话，则应该考虑利用多个图形处理器(GPU)共同参与计算任务以加快速度。对于大规模深度学习项目而言，采用DataParallel或DistributedDataParallel模式往往能带来显著性能提升的同时也减少了单次迭代所需时间，间接降低了因频繁IO造成的延迟影响。