yolov5模型训练过程中如何每隔一段迭代次数输出一次权值

YOLOv5模型的训练过程中，可以通过配置文件或者在训练脚本中设置来实现每隔一定迭代次数输出一次模型权值。这通常通过编写或修改YOLOv5的配置文件（例如`hyp.scratch-low.yaml`）来完成，其中可以包含一些超参数设置，比如检查点（checkpoint）的保存频率。

以下是具体的步骤：

1. 首先，确定你想要每隔多少次迭代保存一次模型。这通常在配置文件中的`scheduler`部分设置，或者是直接在训练命令中指定。

2. 在配置文件中，你会找到与训练计划相关的参数，例如`epochs`（总训练周期数）和`batch-size`（批量大小）。在这些参数下方，通常会有一个`scheduler`部分，其中包含`step`参数，该参数指定了学习率下降的周期。

3. 在`scheduler`部分，通常还有一个`save-period`参数，该参数表示每个检查点的保存间隔，即每隔多少次迭代保存一次模型。

4. 如果配置文件中没有`save-period`参数，可以在使用`train.py`脚本进行模型训练时，通过命令行参数`--save-period`来指定。例如，如果你想每100个迭代保存一次模型，可以使用`--save-period 100`参数。

示例配置片段：

# 训练计划
lr0: 0.01
lrf: 0.1
momentum: 0.937
weight_decay: 0.0005
warmup_epochs: 3.0
warmup_momentum: 0.8
warmup_bias_lr: 0.1

# 学习率策略
epochs: 300
batch_size: 16
accum: 1

# 训练策略
scheduler:
  type: Cosine
  lr_min: 0.0
  warmup_epochs: 5.0
  warmup_momentum: 0.8
  warmup_bias_lr: 0.1
save_period: 100  # 每100个迭代保存一次模型

在实际使用中，你应该根据自己的需求调整这些参数。保存频率太高会增加存储成本，太低则可能无法及时捕获模型性能的提升。