yolov5的checkpoint在哪修改

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：

# 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。

yolov5 训练报错

### 回答1：
很抱歉，由于您没有提供更具体的细节和错误信息，我无法给出准确的答案。但是，以下是一些常见的 YOLOv5 训练报错及其解决方法，希望能对您有所帮助：

1. CUDA Out of Memory Error（CUDA 内存不足错误）：这通常是由于模型和批次大小过大导致的。您可以调整批次大小，或者使用更高配置的 GPU。

2. Assertion Error（断言错误）：这通常是由于数据集的标注格式与模型要求的格式不匹配导致的。您可以检查数据集的标注格式，或者修改模型的输入格式。

3. FileNotFoundError（找不到文件错误）：这通常是由于文件路径不正确或文件丢失导致的。您可以检查文件路径是否正确，并确保文件存在。

4. AttributeError（属性错误）：这通常是由于模型或数据集的属性设置不正确导致的。您可以检查模型和数据集的属性设置，并进行相应修改。

如果以上解决方案都无法解决您的问题，请提供更具体的错误信息和细节，我将尽力帮助您解决问题。

### 回答2：
当使用YOLOv5进行训练时，可能会遇到各种错误。以下是一些常见的错误和解决方法：

1. "module 'torchvision.ops' has no attribute 'deform_conv2d'"
这个错误通常是由于Torchvision版本不兼容引起的。解决方法是更新Torchvision到最新版本或降低Torchvision版本。

2. "TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'num_classes'"
这个错误通常是由于模型中的关键参数不匹配引起的。检查模型结构和参数是否正确匹配，尤其是num_classes参数。

3. "RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered"
这个错误通常是由于显卡内存不足引起的。减小batch_size、降低图像分辨率或更换一块具有更大内存的显卡可以解决该问题。

4. "TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'imgsz'"
这个错误通常是由于参数名称不匹配引起的。检查代码中forward函数的输入参数是否与模型定义中的一致。

5. "AssertionError: Number of classes in the model's checkpoint does not match the number of classes specified in the config"
这个错误通常是由于模型文件中的类别数量与配置文件中指定的数量不匹配引起的。确保模型和配置文件中的类别数量一致。

6. "RuntimeError: DataLoader worker(s) exited unexpectedly"
这个错误通常是由于数据加载器设置不正确引起的。尝试将num_workers参数设置为较小的值，如0或1，并确保数据集路径正确。

请注意，以上只是一些常见的错误和解决方法，具体的错误可能会因不同的环境和问题而有所不同。在遇到训练报错时，应仔细阅读错误信息，并根据具体情况进行调试和解决。

### 回答3：
YOLOv5是一种常用的目标检测算法，在训练过程中，很可能会遇到各种报错。以下是几种可能的报错及其解决方法：

1. CUDA错误：这种错误通常是由于CUDA版本不兼容或显卡驱动问题引起的。解决方法包括升级/降级CUDA版本、更新显卡驱动程序或检查CUDA环境变量设置。

2. 类别数错误：YOLOv5要求类别数与标签文件中类别数相匹配。若报错提示类别数不匹配，确保标签文件中的类别数与模型配置文件中的类别数相同。

3. 数据集格式错误：YOLOv5要求输入数据集以特定格式组织（如COCO格式），如果数据集格式错误，可能会报错。确保数据集符合规定的格式，可参考相关文档或示例代码。

4. 内存错误：YOLOv5对于大型数据集或大尺寸图像可能需要较大的内存。若遇到内存错误，可以尝试减小批量大小、减小图像分辨率或增加GPU显存。

5. 数据集路径错误：在配置训练脚本时，确保数据集路径正确设置，包括路径拼写检查、路径是否存在等。若路径错误，可能导致训练报错。

6. 模型配置错误：YOLOv5的训练过程需要使用正确的模型配置文件。确保模型配置文件正确设置，包括输入图像尺寸、类别数、锚点等参数的正确设定。

以上是一些常见的YOLOv5训练报错及其解决方法。在实际遇到报错时，需要根据具体的错误信息进行排查，并根据错误信息给出的提示来解决问题。同时，参考官方文档和社区的资料也是解决报错的好方法。