yolov5换权重继续训练
时间: 2023-09-29 10:05:54 浏览: 68
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。
yolov5继续训练
根据引用的内容,如果想要继续训练yolov5模型,有几种情况需要考虑。首先,如果训练过程中中断了,可以继续训练。其次,如果训练完了但是未收敛,可以在原有的基础上继续训练。最后,如果训练完原有epoch后,想要继续训练更多的epoch,也是可以的。
总的来说,无论是训练过程中中断了还是训练完了但是未收敛,都可以使用之前训练得到的权重和学习率等参数继续训练。这样可以在之前的基础上继续优化模型,提高模型的准确性。
例如,如果训练完了30个epoch但是未收敛,想要继续训练40个epoch,总共70个epoch,可以直接使用之前训练了30个epoch的权重进行继续训练。这样可以在之前训练得到的基础上进一步提升模型的性能。
需要注意的是,继续训练时需要合理设置学习率和其他超参数,以确保训练的稳定性和效果。此外,继续训练时还可以考虑使用一些技巧,如学习率衰减、增加数据增强等,来进一步提升模型的性能。
综上所述,可以通过继续训练来优化yolov5模型,无论是在训练过程中中断了还是训练完了但是未收敛,都可以使用之前的权重和参数进行继续训练,以提升模型的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5 继续训练](https://blog.csdn.net/weixin_44057060/article/details/124349715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOV5-断点训练/继续训练](https://blog.csdn.net/weixin_42886071/article/details/126676646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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