yolov5训练中断后如何从断点继续训练

在YOLOv5中，可以使用`--resume`选项从中断的训练点继续训练。具体步骤如下：

1. 在训练命令中添加`--resume`选项，并指定断点文件的路径。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --resume last.pt

其中，`--resume`选项后面指定的是中断训练时保存的最后一个检查点文件的路径，通常是`last.pt`。

2. 运行命令，程序会从中断的训练点继续训练。

需要注意的是，如果在断点继续训练时使用了不同的超参数，可能会导致训练结果不一致。因此，建议在中断训练时保存超参数的配置文件，以便在后续继续训练时使用相同的超参数。

相关问题

yolov5断点训练

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种基于卷积神经网络的目标检测模型，它支持断点训练（Checkpoint Training）。当模型正在进行训练过程中，如果因为某种原因中断（如内存不足、需要停止并恢复等），可以使用先前保存的模型状态（检查点）继续训练，而无需从头开始。

断点训练的过程通常包括以下几个步骤：

1. **创建检查点**：在开始训练时，YOLOv5会自动保存每个周期（epoch）结束后的模型权重，你可以选择保存特定阶段的模型，或者定期保存以防丢失进度。

2. **恢复训练**：如果你想要在某个已有的检查点上继续训练，可以加载这个检查点的模型权重到新的训练环境中，`yolov5 train --resume <checkpoint_file>`，其中 `<checkpoint_file>` 是你要恢复的检查点文件名。

3. **继续训练**：在指定的检查点基础上，模型将从该状态开始进一步学习，更新权重直到达到预设的训练轮数或性能目标。

4. **监控和调整**：训练过程中，你可以观察验证集的表现，以便根据需要调整超参数或提前终止训练。

yolov8中断后继续训练

在YOLOv8中，如果训练过程中断了，你可以使用之前保存的模型权重继续训练。下面是一些步骤可以帮助你实现这个目标：

1. 保存断点：在训练过程中断之前，你应该定期保存模型权重。这样，在训练中断后，你可以从最后一个保存的权重文件开始继续训练。

2. 加载模型：使用YOLOv8的代码库加载之前保存的权重文件，并将其作为模型的初始权重。

3. 设置学习率：在继续训练之前，你可能需要调整学习率。通常情况下，你可以选择降低初始学习率，以便更稳定地收敛。

4. 继续训练：使用加载的模型和调整后的学习率，继续进行训练。你可以使用之前的训练数据集或者添加新的数据集来扩充训练集。

5. 监控进程：跟踪训练过程中的性能指标，比如损失函数的变化、准确率等。这样你可以根据指标的变化来调整训练策略。

请注意，如果中断的时间较长或者中断发生在训练初期，可能需要更多的训练迭代来达到之前的性能水平。此外，确保你使用相同的配置和参数来继续训练以保持一致性。