如何在YOLACT模型中断后从命令行恢复并继续训练？

YOLACT (You Only Learn a Class Token) 是一种基于实例分割的目标检测模型。若要在YOLACT训练过程中中断后从命令行恢复并继续，你可以按照以下步骤操作：

1. **找到中断点**：首先，确定训练中断时的进度，这通常由最后一个保存的模型文件（例如 `.pth` 文件）或训练日志中的epoch编号提供。

2. **加载模型**：在命令行中，使用适合的库（如PyTorch）加载中断前的模型，并指定加载路径：

   python your_training_script.py --resume --weights path_to_your_interrupted_model.pth

`--resume` 参数表示从上次的训练状态恢复，`--weights` 指定要加载的权重文件。

3. **设置训练参数**：确认训练命令中是否包含了正确的参数，如学习率、优化器、批大小等，并调整到与中断前一致。

4. **继续训练**：运行训练脚本来继续训练，它会从上次的epoch开始：

   python train.py

注意，如果数据集有更新，可能需要重新划分验证集和训练集。