搜索继续训练

    这两天运动会,一直在运动场上,实在是抽不出来时间做题,晚上回到宿舍累的要死,倒头就睡,怎么说呢,选择吧,在学习和比赛上我选择了比赛,今天休息好后打开网站做题,结果发现已经截止了,我才做了两道题,不甘心啊!!!

    就又去看了几道题目,结果还是一道题都没做出来,一开始是样例过不去,后来样例过去了但是超时或者就是WA,就是不AC,难受,只能继续刷题了,还是有很多小细节需要注意,继续加油吧!

<think>首先,用户的问题是:“我想在原有YOLOv5模型基础上进行继续训练的方法 请问YOLOv5 如何从已有模型继续训练”。这基于之前的引用内容,我需要参考那些引用来提供准确信息。 回顾引用: - 引用[1]:关于YOLOv5训练自己的模型,包括修改类别数和配置文件。 - 引用[2]:训练命令,使用`train.py`脚本。 - 引用[3]:具体如何在已训练模型上继续训练,涉及修改`torch_utils.py`中的`start_epoch`。 - 引用[4]:模型训练的关键参数,如weights和data。 - 引用[5]:数据集的获取和处理。 用户的核心需求是:在YOLOv5中从已有模型继续训练。 根据系统指令: - 所有行内数学表达式用`$...$`格式,但这个问题不涉及数学,所以可能不需要。 - 独立公式用`$$...$$`,但同样不适用。 - LaTeX语法正确:确保任何数学部分正确。 - 使用中文回答:整个响应用中文。 - 生成相关问题:在回答结束后,添加相关问题。 - 引用标识:在引用段落末尾自然添加引用标识,如[^1]。 回答结构: - 清晰、逐步解决问题。 - 保证真实可靠,基于引用内容。 关键步骤从引用中提取: - 从引用[3]:继续训练需要修改`torch_utils.py`文件中的`start_epoch`为上次训练的轮次+1。 - 从引用[2]和[4]:训练命令包括指定权重文件(`--weights`)、数据文件(`--data`)等。 - 一般步骤:准备数据集、配置模型、运行训练命令。 步骤分解: 1. **准备数据集和配置文件**:确保数据集描述文件(如`myvoc.yaml`)正确,路径设置好。 2. **修改模型配置文件**:如果需要,调整类别数(`nc`),如引用[1]所述。 3. **运行训练命令**:使用`train.py`脚本,指定`--weights`为已有模型文件(如`.pt`文件),并设置其他参数如`--epochs`。 4. **调整起始轮次**:根据引用[3],在`torch_utils.py`中修改`start_epoch`为上次训练的轮次+1。注意训练结束后改回。 详细命令: - 例如:`python train.py --weights path/to/your/model.pt --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --epochs total_epochs --start_epoch last_epoch+1`(但`--start_epoch`参数可能不是标准,需要检查引用[3])。 从引用[3]:需要手动修改`torch_utils.py`文件。具体位置在`yolov5/utils/torch_utils.py`,找到`start_epoch`变量设置。 注意事项: - 确保数据集一致。 - 训练后恢复修改。 - 引用[3]提到前几轮损失可能低但恢复快。 生成相关问题: - 基于主题,如优化训练、常见问题、应用场景。 完整响应结构: 1. 介绍:简要说明继续训练的方法。 2. 步骤:逐步指导。 3. 注意事项:提醒关键点。 4. 相关问题:生成2-3个相关问题。</think>### YOLOv5 从已有模型继续训练的方法 在 YOLOv5 中,从已有模型文件继续训练是一种常见需求,尤其当训练中断或需要追加轮次时。这可以避免从头开始训练,节省时间和资源。以下基于引用内容,提供详细、逐步的操作指南。整个过程包括准备配置文件、修改代码和运行训练命令。确保您的环境已安装 PyTorch 和 YOLOv5 依赖库(参考引用[1]和[5])。 #### 步骤 1: 准备数据集和配置文件 - **确保数据集一致**:继续训练时,数据集必须与原始训练相同(包括类别、路径)。参考引用[4],数据集描述文件(如 `your_data.yaml`)需正确配置 `path`、`train`、`val` 路径和 `names`(类别名称)。例如: ```yaml path: ./datasets/your_dataset train: images/train val: images/val names: - class1 - class2 ``` 如果类别数有变化,需同步修改模型配置文件中的 `nc`(类别数),如引用[1]所述[^1]。 - **检查模型配置文件**:确认 `models/your_model.yaml`(如 `yolov5s.yaml`)中的 `nc` 与数据集一致。如果不一致,训练会出错。 #### 步骤 2: 修改代码以设置起始轮次 - **定位并修改 `torch_utils.py` 文件**:根据引用[3],这是关键步骤。在 YOLOv5 代码库中,找到 `utils/torch_utils.py` 文件。打开该文件,搜索 `start_epoch` 变量(通常在训练循环初始化部分)。 - **设置起始轮次**:将 `start_epoch` 的值改为上次训练结束的轮次 +1。例如,如果上次训练到第 100 轮,则设为 101: ```python start_epoch = 101 # 修改为上次轮次 +1 ``` **注意**:您可以从上次训练生成的 `exp/results.txt` 文件中获取最后轮次(第一列最后一行的数字)[^3]。 - **重要提醒**:训练结束后,务必将该值改回默认(如 0),否则后续训练会错误地从该轮次开始[^3]。 #### 步骤 3: 运行训练命令 - **使用 `train.py` 脚本**:在终端中,导航到 YOLOv5 根目录(如 `D:\yolov5-master`),运行以下命令。关键参数包括: - `--weights`:指定已有模型文件(如 `.pt` 文件)。 - `--data`:数据集描述文件路径。 - `--epochs`:总训练轮次(包括已训练的轮次)。 - `--cfg`:模型配置文件路径。 - 其他可选参数:如 `--batch`(批大小)、`--workers`(数据加载线程数)。 示例命令: ```bash python train.py --weights ./runs/train/exp/weights/last.pt --data ./data/your_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --epochs 300 --batch 4 --workers 0 ``` 这里: - `--weights ./runs/train/exp/weights/last.pt` 指定从上次训练的最终权重继续。 - `--epochs 300` 表示总轮次目标(如果上次已训 100 轮,则本次追加 200 轮)。 参考引用[2]和[4],确保路径正确[^2][^4]。 #### 注意事项 - **训练行为**:继续训练后,前几轮损失可能较低,但会快速恢复(引用[3]提到“前几轮会比较低,但它长得很快”),这是正常现象。 - **数据集一致性**:如果数据集路径或类别改变,需重新生成标签文件,否则训练会失败。 - **性能优化**:对于大型数据集,增加 `--batch` 大小或使用 GPU 加速(如添加 `--device 0`)。 - **恢复默认**:训练完成后,立即将 `torch_utils.py` 中的 `start_epoch` 改回原值,避免影响未来训练[^3]。 - **验证结果**:训练中生成的日志(在 `runs/train/exp` 目录)可用于监控精度和召回率。 通过以上步骤,您可以高效地在已有模型上继续训练。如果在操作中遇到数据集路径错误或配置文件问题,参考引用[5]检查数据集处理[^5]。
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