YOLOV5训练过程中想减少或者增加epoch

本文介绍了如何在YOLOV5v6.1中中断训练后恢复,并指导如何修改配置、读取并修改opt.yaml文件以改变训练参数。适合调整epoch数量,包含步骤和注意事项。
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版本YOLOV5 v6.1

注意:修改前一定一定记得备份你的文件,防止出问题的时候无法恢复。

首先要Ctrl + C中止训练,然后到train.py,修改parse_opt函数中的‘–resume’ 将default=False改为default=True,在485行左右,如下图:
在这里插入图片描述
改这个,是让程序可以从上次中断的地方继续进行训练。

继续进行训练时,你还按照刚开始训练时设置参数就不好用了,因为训练参数已经写进了opt.yaml文件里,这个文件的位置在 ./runs/train/exp ,注意,这里的exp有可能是exp1、exp2、exp3…就在数最大的那个里面。

打开opt.yaml文件,里面的参数就一目了然了,将epochs改为你想要的
在这里插入图片描述
改好之后,就可以直接运行train.py了,如果你是用CMD或者是在linux里运行,直接 python train.py 或者 python3 train.py就可以,不用再写额外的参数。

这个方法我只试过减少epoch,没试过增加epoch,如果你想增加,可以试试将opt.yaml里epochs数值增大,如果不行,可以参考这篇文章:yolov5 继续训练

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

YOLOv5训练过程中,每个轮次都会输出一些信息,这些信息包括当前的轮次、损失值、学习率等。这些输出是为了帮助用户了解模型的训练进展和性能。如果这些输出信息过多,可能会影响训练速度或占用过多的存储空间。以下是一些解决方法: 1. **减少输出频率**: - 你可以修改训练脚本,使其减少输出的频率。例如,每次输出不是每个轮次,而是每10个轮次输出一次。 2. **重定向输出**: - 将输出重定向到文件,而不是直接输出到控制台。这样可以减少控制台的输出,同时保留训练日志以便后续分析。 3. **使用日志记录库**: - 使用Python的`logging`库来控制日志的输出级别和格式。可以将日志级别设置为`INFO`或`WARNING`,减少输出的信息量。 4. **修改YOLOv5源码**: - 如果你对YOLOv5的源码比较熟悉,可以直接修改训练脚本,减少不必要的输出。例如,注释掉一些打印语句。 以下是一些具体的代码示例: **减少输出频率**: ```python for epoch in range(start_epoch, epochs): if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch} completed.") # 训练代码 ``` **重定向输出**: ```python import sys # 将标准输出重定向到文件 sys.stdout = open('training_log.txt', 'w') # 训练代码 ``` **使用日志记录库**: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) for epoch in range(start_epoch, epochs): logging.info(f"Epoch {epoch} completed.") # 训练代码 ``` **修改YOLOv5源码**: ```python # 在训练脚本中找到打印语句并注释掉 # print(f"Epoch {epoch} completed.") ``` 通过以上方法,可以有效地减少YOLOv5训练过程中的输出信息。
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