yolov8如何继续训练
时间: 2023-11-01 11:08:43 浏览: 743
在yolov8中,要继续训练模型,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 找到上次训练保存的权重文件路径(例如:/home/zqq/下载/ultralytics-main/ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect/train10/weights)。
2. 复制上次训练保存的权重文件(例如:last.pt)到一个新的文件夹中。
3. 使用以下命令继续训练模型:
```
$ yolo task=detect mode=train model=/home/zqq/下载/ultralytics-main/ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect/train10/weights/last.pt data=mydata_orange.yaml epochs=300 batch=16 save=True resume=True
```
在这个命令中,将`model`参数设置为上次训练保存的权重文件的路径,将`data`参数设置为你的数据配置文件(例如:mydata_orange.yaml),并根据需要调整其他参数,比如`epochs`(训练轮数)和`batch`(批大小)等。
相关问题
yolov8继续训练
要继续训练YOLOv8模型,可以采取以下步骤:
1. 预训练模式:如果你有一个预训练的YOLOv8模型,你可以使用以下代码来加载并继续训练:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型
model.train(epochs=5) # 进行额外的5轮训练
```
2. 从头开始训练:如果你没有预训练模型,你可以按照以下步骤从头开始训练一个新的YOLOv8模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 基于yolov8n.yaml配置文件构建新模型
model.train(data='coco128.yaml', epochs=5) # 从头开始进行5轮训练
```
3. 恢复训练:如果由于某种原因(例如停电)训练过程中断,你可以使用resume参数来恢复训练。以下是一个示例代码:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("last.pt") # 加载之前保存的模型
model.train(resume=True) # 继续之前的训练
```
请注意,以上示例中的文件路径和参数需要根据你的实际情况进行修改。
总之,以上方法是继续训练YOLOv8模型的几种常用方法。你可以根据你的具体需求选择适合的方法来继续训练模型。
yolov8继续训练命令
要继续训练 YOLOv8,你可以使用以下命令:
```
python train.py --data data/custom.data --cfg cfg/yolov3-custom.cfg --weights weights/last.pt --batch-size 64 --epochs 100
```
在这个命令中,你需要根据你自己的数据和配置文件路径进行修改。下面是一些参数的解释:
- `--data`: 数据集的配置文件路径。
- `--cfg`: YOLOv8的模型配置文件路径。
- `--weights`: 之前训练的权重文件路径,可以使用预训练的权重(如 COCO 权重)或上次训练得到的权重。
- `--batch-size`: 每个批次的图像数量。
- `--epochs`: 训练的轮数。
记得在训练之前,确保你已经准备好了数据集和配置文件,并下载了预训练的权重文件。此外,你可能还需要根据你的硬件和需求进行其他参数的调整。
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