yolov7保存权重间隔修改

我可以回答这个问题。yolov7保存权重间隔可以通过修改代码中的save_interval参数来实现。默认情况下，save_interval为10，即每10个epoch保存一次权重。如果想要修改保存间隔，可以在训练脚本中修改该参数的值。

相关问题

yolov11加载自己的预权重训练

### 如何在YOLOv11中加载自定义预训练权重进行模型训练

对于YOLOv11中的自定义预训练权重加载，过程与YOLO系列其他版本相似。通过指定配置文件路径以及预训练权重路径来初始化模型对象，并在此基础上执行训练操作。

#### 初始化并加载模型
创建一个新的Python脚本`train_weights.py`用于实现这一功能：

from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO类

# 使用自定义模型配置文件实例化YOLO对象，并加载官方提供的预训练权重
model = YOLO(r'path_to_custom_model_config.yaml').load('official_pretrained_weights.pt')

此处`path_to_custom_model_config.yaml`应替换为实际的自定义模型配置文件路径[^1]；而`official_pretrained_weights.pt`则代表要加载的官方预训练权重文件名。

#### 查看模型信息
为了确认模型已成功加载预训练权重，可以通过调用`.info()`方法打印当前模型的信息概览：

model.info()

这一步骤有助于验证所使用的模型及其参数设置是否符合预期。

#### 开始训练
设定好数据集配置和其他必要的超参数之后，就可以启动训练流程了：

results = model.train(
    data='dataset_configuration_file.yaml',  # 数据集配置文件路径
    epochs=100,                             # 训练轮数
    imgsz=640,                              # 输入图像尺寸
    workers=0,                              # 工作线程数量
    batch=16                                # 批处理大小
)

上述代码片段展示了如何基于给定的数据集配置(`data`)、迭代次数(`epochs`)、输入图片分辨率(`imgsz`)以及其他选项来进行一轮完整的训练周期。

需要注意的是，在加载预训练权重的过程中，框架会自动匹配主干网络结构的一致部分，并仅保留这些共享层上的初始权重值。这意味着即便后续修改了某些高层组件的设计，依然能够充分利用已有知识迁移的优势[^2]。

此外，随着训练进程推进，系统会在特定间隔保存中间状态下的模型快照至默认备份目录内，便于随时恢复或评估不同阶段的表现情况[^3]。