Yolov5如何在训练意外中断后接续训练

• 1.配置环境
• 2.问题描述
• 3.解决方法
• • 3.1设置需要接续训练的结果
  • 3.2设置训练代码
• 4.原理
• 5.结束语

1.配置环境

操作系统：Ubuntu20.04
CUDA版本：11.4
Pytorch版本：1.9.0
TorchVision版本：0.7.0
IDE：PyCharm
硬件：RTX2070S*2

2.问题描述

在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的方法了。

3.解决方法

首先直接上方法

3.1设置需要接续训练的结果

如果你想从上一次训练结果中回复训练，那么首先保证你的训练结果（一般都存放在/runs/train目录下）在保存目录中代号为最大的。

如上图所示，在train文件夹下一共有14个训练结果，假设我的第12次训练中断了，想接着第12次的结果继续训练，那么只需要将比12更大的：exp13、exp14这两个文件夹删除或者移动到其他地方，这样便设置好了需要接续训练的结果。