yolov5换权重继续训练

要继承权重继续进行模型训练，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，找到之前模型训练输出的checkpoint文件，这个文件是一个文本文件，记录了最近输出的模型路径。

2. 将你模型训练中的checkpoint_path参数值修改为当前模型路径，即将checkpoint文件中记录的模型路径更新为当前模型的路径。

3. 接着，重新执行模型训练。这样，模型将会接着当前模型继续训练。

举例来说，如果你最近一次的模型为"/output/ckpt/model.ckpt-20610"，那么你需要将checkpoint_path参数值修改为"/output/ckpt/model.ckpt-20610"，然后重新执行模型训练即可。

在重新执行模型训练过程中，你可以观察到输出的日志信息，其中会记录每一步的损失值等训练指标。这些信息可以帮助你了解模型的训练进展情况。

请注意，继承权重继续训练时，你可能需要适当调整训练的超参数，如学习率、迭代次数等，以获得更好的训练效果。

相关问题

yolov5接着上次继续训练

好的，您可以使用以下命令来继续训练YOLOv5模型：

python train.py --resume --weights /path/to/last/weights.pt --data /path/to/data.yaml --cfg /path/to/model.yaml --batch-size 16 --epochs 50

其中，`--resume`表示从上次训练的断点继续训练，`--weights`指定上次训练保存的权重文件路径，`--data`指定数据集的配置文件路径，`--cfg`指定模型的配置文件路径，`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练轮数。

yolov8中断后继续训练

在YOLOv8中，如果训练过程中断了，你可以使用之前保存的模型权重继续训练。下面是一些步骤可以帮助你实现这个目标：

1. 保存断点：在训练过程中断之前，你应该定期保存模型权重。这样，在训练中断后，你可以从最后一个保存的权重文件开始继续训练。

2. 加载模型：使用YOLOv8的代码库加载之前保存的权重文件，并将其作为模型的初始权重。

3. 设置学习率：在继续训练之前，你可能需要调整学习率。通常情况下，你可以选择降低初始学习率，以便更稳定地收敛。

4. 继续训练：使用加载的模型和调整后的学习率，继续进行训练。你可以使用之前的训练数据集或者添加新的数据集来扩充训练集。

5. 监控进程：跟踪训练过程中的性能指标，比如损失函数的变化、准确率等。这样你可以根据指标的变化来调整训练策略。

请注意，如果中断的时间较长或者中断发生在训练初期，可能需要更多的训练迭代来达到之前的性能水平。此外，确保你使用相同的配置和参数来继续训练以保持一致性。