yolov5代码解读--train.py_yolov5+train.py详解-优快云博客

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本文深入解读YOLOv5项目中的train.py函数，涵盖超参数配置、模型创建、多尺度训练、学习率衰减等方面，帮助读者理解训练过程。并提供了预训练模型和完整代码的下载链接。

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yolov5代码解读

前言
函数train()
总结

前言

前一篇博客大致对yolov5的一些前期准备和训练参数等做了整理（YOLO v5 代码解读及训练、测试实操），此篇博客主要对项目中的train.py内容进行详细解读，以方便大家学习。

函数train()

train.py函数涉及的篇幅比较大，为提高阅读性，本博客仅提供部门核心进行讲解，详细的完整代码，见网盘地址（提取码：wbqu）。

①超参数及训练参数配置

#获取轮次、批次、总批次（涉及到分布式训练）、权重、进程序号（主要用于分布式训练）#
epochs, batch_size, total_batch_size, weights, rank = \
  opt.epochs, opt.batch_size, opt.total_batch_size, opt.weights, opt.global_rank

# Save run settings
#hyp:超参数、opt:训练参数#
with open(log_dir / 'hyp.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump(hyp, f, sort_keys=False)
with open(log_dir / 'opt.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump(vars(opt), f, sort_keys=False)

# Configure
cuda = device.type != 'cpu'
init_seeds(2 + rank)#设置随机种子

#加载数据配置信息#
with open(opt.data) as f:
     data_dict = yaml.load(f