parser.add_argument('--resume',没有这一句怎么

如果在代码中没有 `parser.add_argument('--resume')` 这句话，那么就意味着该代码没有提供恢复训练的功能。因此，你将无法从之前的模型参数继续训练模型。如果你想要实现恢复训练的功能，你需要添加 `parser.add_argument('--resume')` 这句话，并在代码中实现相应的恢复训练逻辑。通常，恢复训练的逻辑包括从保存的模型参数中加载模型参数，设置优化器的状态（如动量），设置当前训练的起始 epoch 等。

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yolov5中train没有parser.add_argument('--resume',没有这一句怎么

如果在YoloV5中的train脚本中没有`parser.add_argument('--resume',...)` 这一句，那么可能是因为该版本的YoloV5不支持从断点继续训练。

如果您希望在训练时能够从断点继续训练，您可以考虑在train脚本中手动添加这一句或者升级到支持从断点继续训练的版本。具体实现方法请参考 argparse 库的文档。

parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200) parser.add_argument("--resume_from_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--lora_remote_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--ignore_data_skip", type=str, default="False") 里面的ignore_data_skip resume_from_checkpoint eval_steps test_size 这些参数的作用是什么

这些参数的作用如下：

- `ignore_data_skip`: 控制是否忽略数据跳过，默认为"False"，即不忽略。当设置为"True"时，模型将不会跳过任何数据，而是使用所有可用的数据进行训练。
- `resume_from_checkpoint`: 指定要从哪个检查点文件恢复训练。默认为None，表示不使用检查点文件而是从头开始训练。
- `eval_steps`: 指定在训练过程中每经过多少步骤后进行一次评估。默认为200，表示每200个步骤进行一次评估。
- `save_steps`: 指定在训练过程中每经过多少步骤后保存一次模型的检查点。默认为200，表示每200个步骤保存一次检查点。
- `test_size`: 指定用于测试的数据集大小。默认为200，表示从数据集中随机选择200个样本用于测试模型性能评估。

希望能对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。