yolo(ultralytics）训练完成后，增加epoch继续训练

最新推荐文章于 2025-08-01 14:42:49 发布

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#YOLO #人工智能 #机器学习

如果已经完成了100epoch的训练，如果想继续在此基础上继续增加若干epoch进行训练，参考了ultralytics官方教程，可按照以下步骤，亲测可行：

第一步：ultralytics/engine/trainer.py中注释掉self.epochs = self.args.epochs ，重新将self.epochs写为需要训练的轮次数，例如这里改为200，相当于增加了100个epoch

class BaseTrainer:
    def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):

        self.args = get_cfg(cfg, overrides)
        self.check_resume(overrides)
        self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch)
        self.validator = None
        self.metrics = None
        self.plots = {}
        init_seeds(self.args.seed + 1 + RANK, deterministic=self.args.deterministic)


        self.save_dir = get_save_dir(self.args)
        self.args.name = self.save_dir.name  # update name for loggers
        self.wdir = self.save_dir / "weights"  # weights dir
        if RANK in {-1, 0}:
            self.wdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir
            self.args.save_dir = str(self.save_dir)
            y