yolov5修改epoch后还是按原先的epoch运行

如果您已经修改了 YOLOv5 的 epoch 数量，但是程序仍然按照原先的 epoch 运行，那么可能存在以下几种情况：

1. 您没有正确保存您的修改。请确保您已经将您的修改保存到了代码文件中。

2. 您修改的是一个错误的文件。请检查您修改的是正确的文件，可以搜索一下您修改的代码片段所在的文件，看看是否有其他文件中也包含了相同的代码。

3. 您的修改被覆盖了。有可能您的修改被其他人的修改所覆盖了，或者您的修改与程序中的其他修改产生了冲突。您可以使用代码版本控制系统（如 Git）来跟踪您的修改，或者尝试重新下载程序并重新修改 epoch 数量。

相关问题

yolov5修改epoch

YoloV5 的 epoch 参数用于指定训练的轮数，通常情况下，它会在训练开始时指定，并且不会进行修改。如果你想要修改 epoch 参数，你需要重新启动训练并指定新的 epoch 值。

具体来说，你需要在训练命令中添加 `--epochs` 参数，例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

这里，我们将 epoch 参数设置为 50，表示训练模型将进行 50 轮。注意，在重新运行训练之前，你需要保存之前训练的权重文件，否则你的模型将从头开始训练。可以使用 `--weights` 参数指定之前训练的权重文件，例如 `--weights last.pt`。

yolov5 种epoch

yolov5中的epoch是指训练模型时数据集被遍历的次数。在训练过程中，每个epoch会将数据集中的所有样本都用于训练一次。通过增加epoch的数量，可以让模型更好地学习数据集中的特征，从而提高模型的准确性。同时，增加epoch的数量也会增加训练时间和计算资源的消耗。在yolov5中，可以通过修改opt.yaml文件中的epochs参数来设置epoch的数量。如果需要继续训练已有的模型，可以参考引用和引用中的方法进行操作。