运行yolov5中的train.py

在PyCharm中打开并运行Yolov5的train.py时,可能遇到nomodelnamenumpy的错误。这通常是由于Python环境路径配置不正确导致的。用户可以通过File>Settings>Project:xxx>PythonInterpreter选择正确的python.exe路径来解决这个问题,无需在报错时立即处理。
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用pycharm打开yolov5文件中的train.py文件夹,右键,点击运行,即可;
如果pycharm中报no model name numpy,暂时不用处理,是因为python的路径设置的不对导致的,可以点击file>>Settings>>project:xxx>>python interpreter>>选择python.exe所在的路径。

个人理解,敬请指正!

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Yolo

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

train.pyYOLOv5中的训练脚本,主要用于训练模型。以下是train.py的主要分析: 1. 导入必要的库和模块,包括torch、numpy、argparse、yaml、time等。 2. 定义了一系列的函数,如get_latest_run()、check_dataset()、check_img_size()、check_git_status()、check_requirements()等,这些函数用于检查模型训练需要的各种条件是否满足,如检查最新的运行目录、检查数据集、检查图片大小、检查git状态等。 3. 定义了一个类YOLOv5Trainer,该类继承了torch.nn.Module类,用于定义模型。该类中的大部分方法和属性都是和模型训练相关的,如train()方法用于训练模型,get_lr()方法用于获取当前的学习率等。 4. 定义了一个函数train(hyp, data_cfg, cfg, weights, device),该函数用于训练模型。该函数首先会使用check_requirements()函数检查模型训练需要的各种条件是否满足,然后加载模型配置文件、数据集配置文件和超参数配置文件等。接着,使用YOLOv5Trainer类定义模型,并根据权重文件初始化模型参数。然后,使用torch.utils.data.DataLoader读取数据集,并使用torch.optim.Adam优化器进行模型训练。在训练过程中,会记录训练损失、验证损失、学习率、训练时间等信息,并将其保存到日志文件中。最后,保存训练好的模型参数文件5. 定义了一个main()函数,该函数使用argparse模块解析命令行参数,并调用train()函数进行模型训练。如果模型训练成功,则输出训练结束的提示信息。 总之,train.py脚本主要用于训练YOLOv5模型,其中包括加载数据集、定义模型、设置超参数、设置优化器、训练模型、记录训练日志、保存模型参数等步骤。
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