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最新推荐文章于 2024-03-25 11:12:06 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-25 11:12:06 发布 · 154 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

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！

确定要放弃本次机会？

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【LLM】大模型SFT技术总结（数据|训练|评估）

发现问题，并解决问题，批判性思维

11-04

5853

# 一、背景篇 ## 1. Special Token pretrain 阶段完全没见过的 token，在sft 阶段会被赋予全新的语义。主要用于标注对话的角色：user、assistant、system 这些。此外，special_token 可以用来“构造知识”，比如"喜欢"这种知识一定是 sft 阶段才会见到的，可以剔除掉 pretrain 先验知识的影响，用来验证 sft 的训练情况，比如会不会过拟合。我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt，如果不熟悉，看下

继续训练

菜鸟本菜的博客

05-18

368

课程快要结束了，也面临着是要继续还是要退出的选择。想了很长时间了，我决定不走这条路，有各种各样的原因吧，最主要的是写了这么长时间了我还是很菜，而且以后也不可能吧我所有的课余时间都用在ACM上，在这有限的时间里，我不确定能在这条路上走多久，走到哪？我赌不起，更输不起。如果说几年后还是这个样子的话我宁愿选择就放弃。我对自己还是不够自信吧。虽然不想进队，但是我还是想试试题目，老师发的...

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tensorflow检查点载入[转]

qq_30625217的博客

12-14

2442

原文链接： https://www.cnblogs.com/hellcat/p/6925757.html 1.TensorFlow常规模型加载方法： checkpoint文件会记录保存信息，通过它可以定位最新保存的模型： 1 2 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/') print

tensorflow如何继续训练之前保存的模型

by_side_with_sun的博客

04-05

2万+

一：需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name="w")...

YOLOV5-断点训练/继续训练

weixin_42886071的博客

09-03

1万+

yolov5-断点训练/继续训练

yolov5训练模型怎么暂停第二天继续

qq_58504094的博客

03-25

7930

因为电脑配置问题，在进行模型训练时花费了五六个小时才训练了25，距离目标100还差好久，于是打算暂停第二天继续训练，探索了好久终于找到了方法。将runs/train/exp/opt.yaml里面的resume后面改为true(大概在第9行)再将train.py里面的resume中default改为true。继续执行train.py即可从原来的地方继续训练。按下Ctrl+c 停止训练。

神经网络训练中断后继续,神经网络训练结束判断

aifans_bert的博客

10-18

1053

bp神经网络是有一定缺陷的，比如容易陷入局部极小值，还有训练的结果依赖初始随机权值，这就好比你下一个山坡，如果最开始的方向走错了，那么你可能永远也到不了正确的山脚。验证集：用于验证模型性能的样本集合，不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能，这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络，也可以指完全不同结构的神经网络。决定神经网络训练多久有很多因素，如用的是CPU还是GPU，神经网络的结点数、层数，学习速率，激活函数等。假设现在有12个月的数据，从1月-12月。

继续教育答案搜索.doc

01-15

在继续教育过程中，答案搜索是一种常见且重要的学习方式，它涵盖了各种学习情境，包括但不限于职业资格考试、专业技能认证、学术知识更新等。通过对试题内容的深入分析，我们可以提炼出一系列与创新思维、创造技法...

机器学习训练好的模型的使用_一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南

weixin_39611049的博客

11-24

1902

机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来生成的数据生成准确的预测。这些新数据示例可能是用户交互、应用处理或其他软件系统的请求生成的——这取决于模型需要解决的问题。在理想情况下，我们会希望自己的模型在生产环境中进行预测时，能够像使用训练过程中...

基于Python的模型的保存、恢复、继续训练

毕业作品网站

01-17

7537

如果运行了上面的代码，那么其实两个关键数据（网络模型结构、训练的权重）就已经在内存中了，主要存在model中，因为刚刚就是训练的它，程序还没有关闭，它还是活的。如果某次你训练了2天数据，还没有结束，但是你要提着鸡蛋去走亲戚，因为没有人看护服务器，你需要先暂停。刚刚耗费了200个小时，认识了30万张狗狗的图片，并计算出了他们的特征，能够轻松分辨出哈士奇和狼，结果计算机一断电，它又空白了。这时，你可以新建一个文件单纯只做识别的任务，因为训练好的信息已经存储到json和h5里了，你读取出来使用就可以了。

yolov5 继续训练

weixin_44057060的博客

04-22

2万+

yolov5 训练完了，但是未收敛，在这个基础上继续训练

yolov5继续训练的方法，没解决sad

tank_6789的博客

12-13

1万+

唉

caffe训练中断后如何承接上次继续训练

无奈的小心酸的博客

09-29

5555

windows命令行模式下可以： .build/tools/caffe train --solver examples/DMAM/DMAM_solver.prototxt --snapshot=examples/DMAM/Model/_iter_190000.solverstate linux下可以 python solver.py --snapshot=XXXXX.solverst

训练中断，继续上次训练结果继续训练

huachuchengzhang的博客

02-10

3741

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision.models.resnet import resnet50 from torchvision import datasets, transforms class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, sel.

Caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练

无机器不学习-加大码先森的分享

06-06

1万+

caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练 Step 1设置solverprototxt Step 2设置运行脚本sh 有时候想在已经训练好的网络上继续之前的训练，那么可以使用snapshot的命令，本文介绍如何使用snapshot来继续网络训练。 Step 1：设置solver.prototxt首先，在solver.prototxt 中

Keras框架训练模型保存及载入继续训练

最新发布

07-19

<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]。