yolov5 train.py

您好！对于YOLOv5的训练，您可以使用train.py脚本进行操作。这个脚本是YOLOv5官方提供的训练脚本，用于训练自定义的目标检测模型。

要使用train.py进行训练，您需要准备好训练数据集、配置文件和权重文件。首先，您需要将训练图像和标签放置在一个文件夹中，并确保标签的格式符合YOLOv5的要求。

接下来，您需要创建一个配置文件，指定训练的参数和模型架构。配置文件可以是YAML格式的文本文件，您可以根据自己的需求进行修改和定制。

最后，您可以运行以下命令来开始训练：

python train.py --img {IMAGE_SIZE} --batch {BATCH_SIZE} --epochs {NUM_EPOCHS} --data {DATA_CONFIG_FILE} --cfg {MODEL_CONFIG_FILE}

其中，{IMAGE_SIZE}是输入图像的尺寸，{BATCH_SIZE}是训练时的批量大小，{NUM_EPOCHS}是要训练的轮数，{DATA_CONFIG_FILE}是数据集的配置文件路径，{MODEL_CONFIG_FILE}是模型的配置文件路径。

请注意，上述命令中的参数都需要根据实际情况进行调整。另外，您还可以根据需要添加其他参数来进行更多的定制和调优。

希望这些信息能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

YOLOv5train.py

### YOLOv5 `train.py` 文件使用说明

#### 训练环境配置
为了确保训练顺利进行，需确认安装了必要的依赖库并设置了合适的环境变量。对于 macOS 用户或其他可能遇到 Intel MKL 库冲突的情况，可以在 `train.py` 开始处加入如下代码来解决潜在的多线程库重复加载问题[^1]:

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'

#### 启动训练过程
启动 YOLOv5 的训练主要通过命令行调用 `train.py` 脚本来完成。基本语法结构如下所示：

python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16

此命令指定了数据集配置文件、网络架构定义以及预训练权重路径等参数。

#### 配置文件解析
- **Data Configuration (`coco.yaml`)**
数据集的相关设置被保存在一个 YAML 格式的配置文件里，其中包含了类别数量、图片尺寸大小及训练/验证集目录位置等内容。

- **Model Architecture (`yolov5s.yaml`)**
定义了所使用的具体版本（如 s, m, l, x）下的YOLO v5模型结构细节，包括但不限于输入分辨率、骨干网层设计等方面的信息。

#### 常见错误处理
当尝试运行 `train.py` 进行模型训练时可能会碰到各种各样的异常情况：

- 如果遇到了类似于 "AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'" 的报错信息，则可能是由于 NumPy 版本过高所致[^3]。建议降级至较低版本 (e.g., numpy==1.20.x)，以匹配当前项目需求。

- 对于其他类型的 ImportError 或者 ModuleNotFoundError 错误提示，通常是因为缺少某些必需包而引起的；此时应按照官方文档指示逐一安装缺失组件。

#### 导出优化后的模型
一旦完成了模型训练流程之后，可以利用 `export.py` 将最终得到的最佳权值转换成适用于不同平台部署的形式之一——例如 OpenVINO IR 中间表示法。这一步骤不仅有助于提高推理速度还能减少内存占用量[^2].

yolov5 train.py resume

您的问题是关于 YOLOv5 的训练中如何使用 `resume` 参数恢复训练。在 YOLOv5 的 `train.py` 中，使用 `--resume` 参数可以从之前的检查点恢复训练。具体来说，您可以在命令行中运行以下命令：

python train.py --resume path/to/checkpoint.pt

其中 `path/to/checkpoint.pt` 是之前保存的检查点文件路径。这将从该检查点开始重新训练模型。