Yolov5训练意外中断后如何接续训练详解

当YOLOv5的训练意外中断时，我们可以通过接续训练来恢复训练过程，以便继续训练模型。下面是接续训练的详细步骤：

1. 首先，我们需要保存当前训练的状态。我们可以使用PyTorch提供的torch.save()函数将模型的参数和优化器的状态保存到文件中。例如，我们可以使用以下代码将模型的参数和优化器的状态保存到文件checkpoint.pth中：

torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
    ...
}, 'checkpoint.pth')

其中，epoch表示当前训练的轮数，model_state_dict表示模型的参数，optimizer_state_dict表示优化器的状态，loss表示当前的损失值，...表示其他需要保存的状态。

1. 接下来，我们需要加载之前保存的状态。我们可以使用PyTorch提供的torch.load()函数从文件中加载之前保存的状态。例如，我们可以使用以下代码从文件checkpoint.pth中加载之前保存的状态：

checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
epoch = checkpoint['epoch']
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
loss = checkpoint['loss']
...

其中，epoch表示之前训练的轮数，model_state_dict表示之前训练的模型参数，optimizer_state_dict表示之前训练的优化器状态，loss表示之前训练的损失值，...表示其他需要加载的状态。

1. 接下来，我们需要继续训练模型。我们可以使用之前保存的状态继续训练模型。例如，我们可以使用以下代码继续训练模型：

for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        ...

        # 计算损失
        ...

        # 反向传播
        ...

        # 更新参数
        ...

        # 保存模型状态
        if i % save_interval == 0:
            torch.save({
                'epoch': epoch,
                'model_state_dict': model.state_dict(),
                'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                'loss': loss,
                ...
            }, 'checkpoint.pth')

其中，start_epoch表示从哪个轮数开始继续训练，num_epochs表示训练的总轮数，train_loader表示训练数据集的数据加载器，save_interval表示保存模型状态的间隔。

1. 最后，我们需要在继续训练之前调整学习率。由于之前的训练已经进行了一定的轮数，我们需要降低学习率以避免过拟合。我们可以使用PyTorch提供的torch.optim.lr_scheduler模块来调整学习率。例如，我们可以使用以下代码在每个epoch之后降低学习率：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    scheduler.step()
    ...

其中，step_size表示每隔多少个epoch降低学习率，gamma表示学习率的降低倍数。

下面是两个示例说明：

示例1：保存和加载模型状态

import torch

# 保存模型状态
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
    ...
}, 'checkpoint.pth')

# 加载模型状态
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
epoch = checkpoint['epoch']
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
loss = checkpoint['loss']
...

在这个示例中，我们使用PyTorch提供的torch.save()函数将模型的参数和优化器的状态保存到文件中，然后使用torch.load()函数从文件中加载之前保存的状态。

示例2：调整学习率

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 定义学习率调整策略
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    scheduler.step()
    ...

在这个示例中，我们使用PyTorch提供的torch.optim.lr_scheduler模块定义了一个学习率调整策略，然后在每个epoch之后调用scheduler.step()函数降低学习率。