!python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data ../yolo_A/A.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache

这是一条命令行命令，用于训练 YOLOv5 目标检测模型。下面是该命令的参数含义：

--img 640：输入图片的大小为 640x640 像素。
--batch 50：每个批次输入 50 张图片。
--epochs 100：训练轮数为 100。
--data ../yolo_A/A.yaml：训练集的配置文件路径。
--weights yolov5s.pt：预训练模型的权重文件路径。
--nosave：训练过程中不保存模型文件。
--cache：缓存的目录路径。

这条命令的作用是在给定数据集上训练 YOLOv5 目标检测模型，其中模型的架构已经在代码中定义好了，而通过命令行参数可以对模型进行配置和训练。

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Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: 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, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

这个错误是因为在读取 YAML 文件时使用了 GBK 编码，但在第233个位置出现了非法的多字节序列，导致无法解码。你可以尝试以下解决方法：

1. 将文件编码改为 UTF-8 或其他可支持的编码格式。
2. 使用适当的编码解码器来读取文件，例如使用 `utf-8` 编码器：

import codecs

with codecs.open('cfg/training/yolov7.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)

请确保你的代码中正确指定了文件的编码方式。

import os from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 原yolov8s yaml_yolov8s = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml' # SE 注意力机制 yaml_yolov8_SE = 'ultralytics/cfg/models/v8/det_self/yolov8s-attention-SE.yaml' # 替换一下变量名即可 #第一次：yolov8s #model_yaml = yaml_yolov8s #添加注意力机制 model_yaml = yaml_yolov8s # 模型加载 #model = YOLO(model_yaml) #断点继续训练启动model = YOLO(model_yaml) 改为了# 断点继续训练启动 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") # 中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) 如果我想查找模型训练结果，应该在哪个文件下呢 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") #中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) # 数据集路径的yaml文件 data_path = r'config\traindata.yaml' # 以yaml文件的名字进行命名 name = os.path.basename(model_yaml).split('.')[0] # 文档中对参数有详细的说明 model.train(data=data_path, # 数据集 imgsz=640, # 训练图片大小 epochs=200, # 训练的轮次 batch=2, # 训练batch workers=0, # 加载数据线程数 device='0', # 使用显卡 0-1 optimizer='SGD', # 优化器 project='runs/train', # 模型保存路径 name=name, # 模型保存命名 ) 在这段代码中，我为了断点继续训练，将

<think>嗯，用户问的是在代码中为了断点继续训练，修改了模型加载部分，现在想知道训练结果保存在哪个目录下。首先，我需要回忆一下YOLOv8的训练过程。通常，Ultralytics的YOLO模型在训练时会默认将结果保存在'runs/train'目录下，每个训练会生成一个带有递增数字或自定义名称的子文件夹。

看用户的代码，他们在model.train()中设置了project='runs/train'和name=name，其中name是从模型配置文件名中提取的，比如yolov8s。所以正常情况下，训练结果应该是在'runs/train/yolov8s'这样的路径下。但用户提到他们可能修改了name变量，或者存在多个训练实例导致文件夹名称递增的情况，比如yolov8s2、yolov8s3等。

另外，用户代码中有两处model.train()的调用，第一次是resume=True，第二次可能覆盖了之前的设置？不过重点还是project和name参数的设置。用户可能运行了多次训练，导致生成了多个文件夹。需要提醒用户检查'runs/train'下的子目录，按名称排序或查看修改时间确定最新的结果。

此外，用户加载了断点文件last.pt，而断点训练通常会继续在原来的目录下保存，所以可能需要查看'yolov8s3'对应的目录。但用户代码中name变量的来源是model_yaml的文件名，即yolov8s，所以可能存在不一致。需要确认project和name参数是否与断点训练的路径一致，或者是否在恢复训练时自动使用原来的目录。

综合来看，用户应该检查'runs/train'下的各个子目录，尤其是名称与name变量相符或带有数字递增的文件夹，同时注意修改时间和训练日志文件的存在，比如results.csv或训练日志文本，以确定正确的保存路径。</think>你的代码中模型训练结果默认保存在以下路径中：

$$project + '/' + name$$

根据你的代码参数设置：
1. `project='runs/train'` 是根目录
2. `name=name` 中的name变量由 `os.path.basename(model_yaml).split('.')[0]` 生成，即从模型配置文件名称中提取（例如：`yolov8s.yaml` → name=`yolov8s`）

具体查找步骤如下：

1. **基础路径**
`D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train`

2. **子目录命名规则**
每执行一次训练会生成带序号的子目录：
- 首次训练 → `yolov8s`
- 第二次训练 → `yolov8s2`
- 第三次训练 → `yolov8s3`
（自动递增序号）

3. **关键文件位置**
在每个训练目录中你会找到：

   weights/          # 权重文件目录
     ├── best.pt     # 最佳模型
     └── last.pt     # 最后一次训练的模型
   results.csv       # 所有epoch的指标数据
   args.yaml         # 本次训练的参数配置

4. **你的特殊情况**
你代码中出现的路径 `D://...//yolov8s3//weights//last.pt` 表明：
- 当前使用的是第三次训练结果（`yolov8s3`子目录）
- 完整结果路径应为：
`D:\graduation_design\code\code24_yolov8\runs\train\yolov8s3`

**建议验证方法**：
直接访问 `D:\graduation_design\code\code24_yolov8\runs\train` 目录，按修改时间排序文件夹，最新生成的目录即为当前训练结果。