yolov5怎么修改exp文件的保存路径

要修改YOLOv5的exp文件中的保存路径，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开YOLOv5的exp文件（如yolov5s.yaml）。
2. 找到“train”部分的参数，其中包括“epochs”、“batch_size”等参数。
3. 在“train”部分下方，添加一个新的参数“weights”, 并指定其值为所需保存路径，例如：

train:
  ...
  weights: 'path/to/save/weights.pt'

4. 将“path/to/save/weights.pt”替换为您想要保存权重文件的实际路径。

5. 保存修改后的exp文件并重新运行YOLOv5的训练脚本，训练过程中的权重文件将自动保存到指定的路径中。

需要注意的是，如果指定的保存路径不存在，YOLOv5将无法保存权重文件。因此，您需要在训练之前先创建好保存路径。

相关问题

yolov5训练没有生成exp文件

### 回答1：
在使用YOLOv5进行训练时，确保您已经正确设置了`--project`和`--name`参数。这些参数指定了训练过程的项目名称和模型名称，并且生成的日志和检查点将保存在`runs/`目录下。如果您没有设置这些参数，训练过程将不会生成exp文件。

如果您已经设置了这些参数并且仍然没有生成exp文件，请检查您的训练脚本是否有权限向磁盘写入文件。另外，您也可以尝试手动创建一个空的exp文件并将其放置在`runs/`目录下，以确保训练过程能够成功保存检查点和日志。

### 回答2：
YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型。在使用YOLOv5进行训练时，通常会生成一个.exp文件，该文件是训练期间保存的实验过程的记录。然而，如果在训练过程中没有生成.exp文件，可能是由以下原因造成的：

1. 配置文件错误: 检查您的配置文件是否正确设置了.exp文件的保存路径。确保您在配置文件中指定了正确的路径和文件名。

2. 训练参数设置错误: 检查您的训练参数设置是否正确。有些参数值设置不当可能会导致.exp文件未生成。请确保您使用的是正确的参数设置。

3. 训练过程中出现错误: 如果训练过程中出现了错误，可能会导致.exp文件未生成。请使用合适的错误处理方法检查并解决任何可能的错误。

4. 硬件或环境问题: 某些硬件或环境问题可能会导致.exp文件未生成。请确保您的硬件设备和环境都满足YOLOv5的要求，并进行必要的修复和调整。

总结一下，如果YOLOv5训练没有生成.exp文件，可以首先检查配置文件和训练参数是否正确设置，然后查看训练过程是否出现错误。如果以上方法均无效，可以尝试修复硬件或环境问题。

### 回答3：
YOLOv5是一种流行的目标检测算法，它的训练过程中会生成exp文件，其中包含了训练的模型参数和配置信息。如果你在训练过程中没有生成exp文件，可能有以下几个原因：

1. 文件路径错误：在运行训练脚本时，可能没有正确指定exp文件的输出路径。请检查训练脚本中是否正确设置了exp文件的保存路径，并确保该路径存在且可写。

2. 训练参数设置错误：有可能在训练过程中设置了某些参数导致不生成exp文件。请仔细检查训练脚本中的相关参数设置，确保没有禁用生成exp文件的选项。

3. 训练过程中出现错误：在训练过程中，可能出现了一些错误导致没有生成exp文件。可能的原因包括数据加载错误、学习率设置不合适、显存不足等。建议在训练过程中查看并解决所有的错误提示，以确保正常生成exp文件。

如果以上方法都没有解决问题，可能需要更进一步的调查。可以尝试查看训练过程的日志文件，看是否有相关的错误提示信息。另外，可以参考YOLOv5的文档或向相关论坛或社区寻求帮助，以获取更专业的解答。

yolov5怎么更改输出路径

### 回答1：
在使用 YOLOv5 进行检测时，可以通过更改 `--project` 和 `--name` 参数来更改输出路径。

`--project` 参数用于指定项目名称，可以包含路径信息。例如：

python detect.py --source test/images --weights yolov5s.pt --project my_project

这将把检测结果保存到 `runs/my_project` 文件夹中。

`--name` 参数用于指定运行名称，通常用于区分不同的运行。例如：

python detect.py --source test/images --weights yolov5s.pt --project my_project --name run1

这将把检测结果保存到 `runs/my_project/run1` 文件夹中。

如果需要更改输出路径，可以更改 `--project` 和 `--name` 参数的值。例如：

python detect.py --source test/images --weights yolov5s.pt --project my_new_project --name run2

这将把检测结果保存到 `runs/my_new_project/run2` 文件夹中。

### 回答2：
要更改Yolov5的输出路径，需要修改detect.py文件中的相关参数。

首先，打开detect.py文件并找到以下代码：

def detect(opt):
    # ...
    save_img = True
    save_txt = False
    # ...

这里的`save_img`表示是否保存检测结果的图像，而`save_txt`表示是否保存检测结果的文本。默认情况下，`save_img`为True，`save_txt`为False。

如果要更改输出路径并保存检测结果的图像，可以将`save_img`修改为True，并找到下面的代码片段：

if save_img:
    cv2.imwrite(save_path, img)

将`save_path`修改为想要保存图像的路径。例如，如果要将图像保存在`/path/to/save/image.jpg`，则需要修改为：

save_path = '/path/to/save/image.jpg'
if save_img:
    cv2.imwrite(save_path, img)

如果还想保存检测结果的文本文件，可以将`save_txt`修改为True，并找到以下代码段：

if save_txt:
    save_txt = save_path + '.txt'
    with open(save_txt, 'w') as file:
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            file.write('%g %g %g %g %g %s\n' % (*xyxy, conf, classes[int(cls)]))

同样地，可以将`save_txt`修改为想要保存文本文件的路径，然后保存相关的检测结果。

最后，保存修改后的detect.py文件，然后运行检测脚本时，输出结果将会保存在你指定的路径中。

### 回答3：
要更改YOLOv5的输出路径，有几个步骤需要完成。

首先，打开YOLOv5的源代码文件。可以在GitHub上找到YOLOv5的源代码。找到以下文件：`detect.py`和`models/export.py`。

接下来，在`detect.py`文件中，可以找到以下代码段：

parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')

在该代码段下方，添加以下代码：

parser.add_argument('--output', type=str, default='output', help='output folder')

这段代码中，`--output`参数用于指定输出文件夹的路径。在这里，默认的输出文件夹路径设置为`output`。

然后，在`models/export.py`文件中，找到以下代码段：

torch.save(model.state_dict(), path)  # save weights

在该代码段上方，添加以下代码：

os.makedirs(exp, exist_ok=True)  # make dir

这段代码用于创建输出文件夹。

最后，在命令行中运行YOLOv5时，使用`--output`参数来指定输出文件夹的路径。例如：

python detect.py --source data/images --output output_folder

这样，YOLOv5的输出结果将保存在指定的输出文件夹中。

需要注意的是，输出文件夹的路径应该是有效的，并且你需要有写入权限。