yolov5 断点续训练继承学习率

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个基于卷积神经网络的目标检测算法，它支持通过断点续训（Resume Training）来进行模型的进一步优化。当需要在已经训练了一部分的模型基础上继续训练时，可以设置继承之前的训练权重和学习率。

断点续训通常涉及以下步骤：
1. **保存训练状态**：在开始新训练之前，你需要保存上一轮训练的模型和对应的训练状态信息，这包括训练进度、损失函数值以及最优模型权重等。

2. **加载模型**：使用`torch.load()`函数加载先前保存的模型及其状态，这样新的训练会从上次停止的地方开始。

3. **选择学习率策略**：对于继承学习率，如果你希望保持原有的学习率，可以选择不调整；如果想进行动态调整，可能会根据当前训练阶段和性能来微调学习率。常见的策略有固定不变的学习率、阶跃式下降、余弦退火等。

4. **继续训练**：将加载好的模型加入到训练循环中，并设置相应的训练选项，如优化器、数据集、迭代次数等，然后启动新的训练过程。

**相关问题--:**
1. 如何在YOLov5中设置和管理学习率？
2. YOLOv5的训练过程中如何保存和恢复模型状态？
3. 如果希望在性能提升不大时降低学习率，应该怎么做？