yolov5训练中断怎么继续

对于YOLOv5训练中断的情况，你可以尝试以下几种方法来继续训练：

1. 检查训练日志：首先，你可以查看训练日志文件，了解中断的原因。日志文件通常会提供一些关键信息，例如错误信息或者中断的步骤。

2. 检查训练检查点：YOLOv5会在每个epoch结束时保存一个训练检查点文件，以便在中断后能够恢复训练。你可以检查训练目录中是否有这些检查点文件，并通过指定对应的检查点文件来恢复训练。例如，在使用命令行进行训练时，可以使用`--resume`参数指定检查点文件路径。

3. 调整学习率：如果中断后需要继续训练，你可能需要调整学习率。一种常见的做法是将学习率设置为之前中断时的值的一半或者更小的比例，并从上一个检查点开始训练。

4. 数据增强策略：在中断后继续训练时，你可以考虑调整数据增强策略。例如，可以尝试添加更多的数据增强方法或者调整现有方法的参数，以进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。

5. 增加训练迭代次数：如果中断后模型还没有达到你的预期性能，你可以考虑增加训练的迭代次数，以便让模型有更多的时间学习和优化。

请注意，以上方法仅供参考，具体的操作可能需要根据你的具体情况进行调整。同时，确保你的训练环境和数据集的一致性也是非常重要的。