yolov7断点训练的问题

已于 2023-04-11 09:48:40 修改
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文章标签： 目标跟踪 计算机视觉 人工智能
于 2023-04-04 10:44:45 首次发布
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在进行Yolov7模型训练时，遇到断点续训错误，通过修改586行参数解决。现在能进行多卡断点训练，但即使增加至4张卡，每轮训练时间仍为32分钟，batchsize调整未生效。寻找优化训练速度的方法成为当前挑战。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 看过其他教程 不知道为什么 修改539行resume的default仍然报错 报错chekpoint is not exit问了师兄 他说v7代码很有意思的是 图一的参数是第一次训练用到的  后边训练的时候是会被图二的586行的参数取代 所以要想进行断点训练 要修改586行的参数 师兄在我那行代码后边加了'0','./runs/train/yolov720/weights/last.pt'  后来发现我的代码少了221一行 加上以后就解决了我的问题

 现在要进行多卡断点训练   前边解决了断点续训的问题  现在使用两张卡断点续训及可以了  还是很慢 32分钟一轮 需要训练300轮

前天用了4张卡 参数什么的都改了  没报错  但是不知道为什么 实际训练的时候 训练一轮仍然需要32分钟 仍然是两张卡的时间  另外 batchsize不知道在哪调  改了535那行没用  改了后边的opt.batchsize='64' 会报错  

yolov5/v7断点训练、继续训练
Sciws的博客
10-11 2801
不是直接在train.py设置weight参数为训练好的权重（last.pt），然后设置epoch为500，这样不行，因为学习率等超参数启动时还是按照默认的。训练完原有epoch后，但还继续训练，比如设置epoch为300，已经训练完了，但是没有完全收敛，想使用训练了300 epoch的权重继续训练200个epoch， 总共就是500个epoch。训练就会从第300个epoch的基础上进行继续训练到500个epoch，和直接设置epoch为500一样。添加一行代码：ckpt[‘epoch’] = 300。
纠正yoloV7 断点后训练的错误说明与优化
u014613075的博客
02-04 1942
由于1）训练的时间比较长；2）设备性能原因（如内存报错）；3）训练效果不佳，想继续训练；4）不想重头开始训练。所以继续训练有时需要的。然而本人在阅读网上的断点后继续训练的教程，发现存在不少误区。为此，本文将列出其他文章常见的误区，以及优化建议。
YOLOv7断点训练
小嘤熊的博客
11-14 863
YOLOv7默认保存第0轮训练结果以及最后5轮训练结果，中间训练结果每隔25轮默认保存一次；保存最后一轮模型的优点为：为防止训练过程中断开训练，可以使用 --resume 命令在最后一轮的基础上进行训练。在之前的训练中会出现*.cache缓存，如果不清理的话，YOLOv7断点续训会失败（YOLOv7在每次训练开始的时候都要清除上一次训练的数据集缓存，不然都会出现训练失败的情况）。这一步是将解释器中的断点续训设置为True（即进行断点续训），如果是从头开始训练就不需要更改这个参数值。
YOLO断点训练
pengxiang1998的博客
06-11 1203
在使用服务器运行YOLO模型的过程中，时常会因为各种原因而中断，如断网、关机等情况，YOLO中给提供了一个参数 resume：意为断点训练，即可以接着之前的训练来进行训练。
YOLOv7，断点训练时候，遇到报错subprocess.CalledProcessError: Command ‘git tag‘ returned non-zero exit status 128
孟孟单单的博客
05-23 2112
ptgithub。
【DL系列】YOLOv5、YOLOv7断点续训
qq_39770163的博客
11-06 1万+
YOLOv5、YOLOv7断点续训。 深度学习目标检测模型YOLO系列断点续训操作。
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
yolov7断点训练
07-29
对于YOLOv7的断点训练，你可以通过以下步骤实现： 1. 首先，确保你已经进行了YOLOv7的初始训练，并且已经保存了模型的权重文件。 2. 在继续训练之前，创建一个新的训练配置文件（.cfg文件），该文件应该与你之前...
yolov7断点继续训练
最新发布
03-24
好的，我现在需要帮助用户解决在YOLOv7中实现断点续训的问题。首先，我要回顾用户提供的引用内容，尤其是引用[2]，里面提到了常见的误区和优化建议。用户可能已经尝试过其他教程但遇到了问题，所以需要准确的步骤。 ...
Yolov7-tiny如何指定某个权重继续断点训练，并且训练到指定轮数
孟孟单单的博客
03-07 1005
接着就出现以下的打印台，起始的epoch数和最终的epoch数已经变为设定值，训练完后就会得到。（以epoch、best开头的都可以），假设找到了。权重，就将他拷贝到新的文件夹下去，也就是刚刚新建的。，使用下面的命令拷贝之后的路径就变成了。（不过可能会由于训练中没有比。好的权重，所以就不会生成。下图就是已经重写了的。
YOLOV7断点接着训练
qq_69854365的博客
10-08 1288
路径在runs/train/exp3。选取自己的最后的，将其中的last.pt复制到weights路径下。路径在train.py，加载最后的权重。
yolov7中断训练后继续训练
qq_40342287的博客
01-13 1475
看报错提示是protobuf这个库版本不对，protobuf需要3.20.x或以下版本，我查了下我自己的版本是4.15.2。版本不对，那就卸载原来的protobuf，再安装一个符号要求的版本。看报错提示还是版本不匹配，我安装了protobuf 3.19.0版本，但是需要3.20.2以上的版本。（2）weights参数，参数值改为中断前上次训练权重。4、protobuf版本问题搞定后，再次运行训练命令。（1）添加resume参数，参数值改为true。ok，接着之前中断的训练继续训练了。
Autodl服务器上训练YOLOv7改进代码时，突然中断并报错：OSError: [Errno 28] No space left on device
孟孟单单的博客
05-18 2446
Autodl服务器上训练YOLOv7改进代码时，突然中断并报错：OSError: [Errno 28] No space left on device
YOLOv7断点续训
m0_60048134的博客
04-21 571
首先将train.py文件中的参数--resume中的default值设置为Ture，如图所示。断点续训后结果与无断点续训的结果相比，可能会轻微降低，在可以的情况下尽可能不要断点续训。即可开始断点续训，注结果可能略低于无断点续训的结果。然后打开终端，输入以下代码。
『YOLO』断点训练、解决训练中断异常情况
猫天意的博客
11-04 1913
当yolo在训练的时候，如果训练中断或者出现异常，可通过修改代码，从上一次断掉处重新训练，实现断点续训。
YOLOv10断点训练（已成功实现，过程小记）
Yuyu_u_的博客
11-20 671
在把上面改动的地方又改回原本样子之后，我尝试编写一个新的训练文件train1.py，里面的代码如下
YOLOX断点续训
m0_56182552的博客
11-29 831
模型训练起来会看到epoch: 300/800 :iter......这样就已经断点续训上了，这表示你上次设置的epoch是800，这次是接着断掉的最后一个权重文件从第300轮开始训。（注意这里并不一定是从第299轮开始断掉的，也可以是在第305轮时候断掉，那这里就是用第305轮的权重文件从第300轮开始训练）注意：-expn save_model_path是训练过程中保存模型文件的路径。YOLOX训练过程中，程序停掉了，接着以前训练的模型再训练。-c 后面的权重文件改成停掉的最后一个权重文件。
YOLOv9训练不中断，从断点处训练的方法
TracyGC的博客
03-16 1636
比如训练了100轮，还想训练200轮，就改成100+200=300轮，也就是最终要训练300轮。注意如果想从上一次训练结果中恢复训练，那么保证训练结果（存放在/runs/train目录下）在保存目录中代号为最大的，也就是断点的那次存放的结果是在最后一个文件夹的，断点前训练的设置参数、不是直接在train_dual.py设置weight参数为训练好的权重（last.pt），然后设置想要继续训练的epoch，这样学习率等超参数启动时还是按照默认的，并不是继续上一轮的训练。就可以用继续第98轮了。
yolov5——断点训练/继续训练【解决方法、使用教程】
热门推荐
CharmsLUO的博客
03-10 2万+
断点训练 在训练过程中由于突发情况训练中断，从头训练耗时 解决办法 步骤一 再train.py文件中找到函数parse_opt，修改参数–resume的默认参数为Ture 步骤二 再runs/train/exp*/weights/路径下找到上次训练的最后的保存的权重，加载断点之前最后保留的模型即可，例如笔者的 步骤三 命令行输入命令： 全部流程 ...
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