yolov5修改epoch
时间: 2023-09-18 12:07:16 浏览: 179
YoloV5 的 epoch 参数用于指定训练的轮数,通常情况下,它会在训练开始时指定,并且不会进行修改。如果你想要修改 epoch 参数,你需要重新启动训练并指定新的 epoch 值。
具体来说,你需要在训练命令中添加 `--epochs` 参数,例如:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里,我们将 epoch 参数设置为 50,表示训练模型将进行 50 轮。注意,在重新运行训练之前,你需要保存之前训练的权重文件,否则你的模型将从头开始训练。可以使用 `--weights` 参数指定之前训练的权重文件,例如 `--weights last.pt`。
相关问题
yolov5修改epoch后还是按原先的epoch运行
如果您已经修改了 YOLOv5 的 epoch 数量,但是程序仍然按照原先的 epoch 运行,那么可能存在以下几种情况:
1. 您没有正确保存您的修改。请确保您已经将您的修改保存到了代码文件中。
2. 您修改的是一个错误的文件。请检查您修改的是正确的文件,可以搜索一下您修改的代码片段所在的文件,看看是否有其他文件中也包含了相同的代码。
3. 您的修改被覆盖了。有可能您的修改被其他人的修改所覆盖了,或者您的修改与程序中的其他修改产生了冲突。您可以使用代码版本控制系统(如 Git)来跟踪您的修改,或者尝试重新下载程序并重新修改 epoch 数量。
yolov5 种epoch
yolov5中的epoch是指训练模型时数据集被遍历的次数。在训练过程中,每个epoch会将数据集中的所有样本都用于训练一次。通过增加epoch的数量,可以让模型更好地学习数据集中的特征,从而提高模型的准确性。同时,增加epoch的数量也会增加训练时间和计算资源的消耗。在yolov5中,可以通过修改opt.yaml文件中的epochs参数来设置epoch的数量。如果需要继续训练已有的模型,可以参考引用和引用中的方法进行操作。
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