yolov8终端停止训练后怎么继续训练

如果使用Yolov8进行训练时，终端突然停止或者出现意外情况，可以通过以下步骤继续训练：

1. 恢复训练的权重文件。

首先，需要找到上一次训练保存的权重文件，通常可以在YOLOv8的输出目录中找到。将该文件复制到YOLOv8的权重文件夹中。

2. 更改训练配置文件。

需要修改训练的配置文件来指定继续训练的权重文件。在配置文件中，可以找到“训练”部分，将“pretrained_weights”字段的值更改为上一次训练保存的权重文件的路径。

3. 重新启动训练。

修改完配置文件后，重新启动训练即可。YOLOv8会加载上一次训练保存的权重文件，并从中继续训练。

注意事项：

1. 在重新启动训练之前，最好备份一份当前的权重文件，以防意外情况导致权重文件被覆盖。

2. 如果出现训练中断的情况，在继续训练之前，最好查看一下日志文件，了解训练中断的原因，以便进行相应的调整。

相关问题

yolov8终端停止训练后怎么接着训练

很抱歉，YOLOv8 并不是一个真实存在的模型，我认为您可能是想问 YOLOv5 模型的接着训练方法。

如果您想要在停止训练后接着训练 YOLOv5 模型，您可以使用 `--resume` 参数来恢复之前的训练状态。具体地，您需要将 `--resume` 参数设置为之前训练时保存的权重文件路径，例如：

python train.py --resume /path/to/previous/weights.pt

这样，模型会从之前训练的权重文件开始继续训练。请注意，如果您在恢复训练时更改了训练配置，例如学习率或 epoch 数量等，模型可能会出现意料之外的行为，因此建议保持训练配置不变以确保训练的连贯性。

yolov5终端怎么停止训练

在 YOLOv5 终端训练过程中，您可以通过按下 Ctrl + C 组合键来停止训练。这会向终端发送中断信号（SIGINT），训练会在当前 epoch 结束时停止。您也可以通过在命令行中运行 kill 命令来强制停止训练。例如，运行 `ps aux | grep 'python train.py'` 查找进程 ID，然后运行 `kill <PID>` 强制停止训练。请注意，强制停止训练可能会导致模型文件损坏。