yolov5的checkpoint在哪修改
时间: 2024-05-15 22:14:30 浏览: 8
在YOLOv5中,可以通过修改训练脚本中的--resume参数来加载预训练模型或checkpoint。--resume参数的默认值为'',表示从头开始训练。如果要从预训练模型或checkpoint开始训练,需要将--resume参数设置为相应的权重文件路径,例如:
```
python train.py --resume /path/to/checkpoint.pt ...
```
此外,可以在训练过程中使用--weights参数来加载预训练模型或checkpoint,例如:
```
python train.py --weights /path/to/checkpoint.pt ...
```
其中,--weights参数会覆盖--resume参数。
相关问题
yolov5中修改优化器
在 YOLOv5 中,优化器的类型和参数可以在 `train.py` 文件中进行修改。具体来说,您可以修改以下代码中的 `optimizer_type` 和 `hyp` 变量来改变优化器的类型和超参数:
```python
# Optimizer
if hyp['optimizer'] == 'adamw':
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=hyp['lr'], betas=(hyp['momentum'], 0.999))
elif hyp['optimizer'] == 'sgd':
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True)
else:
raise Exception("Optimizer not supported")
# Scheduler
if hyp['optimizer'] == 'adamw':
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=hyp['lr'], steps_per_epoch=len(dataloader), epochs=hyp['epochs'], anneal_strategy='linear')
else:
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=hyp['epochs'])
# Start training
for epoch_i in range(start_epoch, hyp['epochs']):
# Train
train()
# Update scheduler
scheduler.step()
# Save model
if (epoch_i + 1) % hyp['save_interval'] == 0:
save_model(epoch_i)
# Remove previous checkpoint to save disk space
if (epoch_i + 1) > 5:
os.remove(f'runs/train/exp/weights/epoch{(epoch_i + 1) - 5}.pt')
```
在上面的代码中,您可以通过修改 `hyp` 字典中的 `optimizer` 键来更改优化器的类型,比如将其从默认的 `adamw` 改为 `sgd`。您还可以修改 `hyp` 字典中的其他键,如 `lr` 和 `momentum`,以调整优化器的超参数。最后,您可以通过修改 `scheduler` 变量来更改学习率调度程序的类型和参数。
如何查看yolov5
要查看yolov5模型的权重,可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用torch.load函数将模型的参数保存到checkpoint中。
2. 在yolo.py文件中,使用checkpoint = torch.load('权重文件路径', map_location=device)加载权重文件。其中,device是指定的设备,可以是cuda:0或cpu。
3. 使用model.load_state_dict(checkpoint\['state_dict'\])将权重加载到模型中。
4. 可以使用print(model.state_dict())来查看加载后的模型参数。
请注意,以上步骤是基于yolov5train.py代码中对模型保存数据的更改而进行的。如果使用其他版本的yolov5代码,可能会有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何查看yolov5模型中的参数](https://blog.csdn.net/GUO_PP/article/details/130201467)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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