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什么叫seo网站推广,搭建小程序需要什么样的服务器,小说网站怎么做词,企业招聘网站模板在 YOLOv11 中使用 last.pt#xff08;训练中断 / 完成后保存的模型权重#xff09;继续训练#xff0c;核心是加载预训练权重并沿用原有训练配置#xff0c;确保训练连续性#xff08;保留已学习的参数、优化器状态等#xff09;。以下是详细步骤、代码实现和关键注意事…在 YOLOv11 中使用last.pt训练中断 / 完成后保存的模型权重继续训练核心是加载预训练权重并沿用原有训练配置确保训练连续性保留已学习的参数、优化器状态等。以下是详细步骤、代码实现和关键注意事项一、核心原理last.pt是 YOLOv11 训练过程中自动保存的检查点文件包含模型的权重参数model.state_dict()优化器状态optimizer.state_dict()确保继续训练时优化器沿原有梯度方向更新训练轮次epoch、学习率调度器状态scheduler等元信息保证训练连续性。继续训练的关键是加载last.pt后不重置优化器和训练轮次仅修改训练参数如总轮次、学习率即可延续训练。二、前提条件已安装 YOLOv11 依赖推荐使用官方ultralytics库YOLOv11 已集成其中pip install ultralytics8.2.0 # 确保版本支持 YOLOv11保留训练时的数据集配置文件如data.yaml、模型配置文件如yolov11n.yaml若未自定义则用官方默认配置last.pt文件路径正确默认保存在runs/detect/train/weights/last.pt或自定义路径。三、两种继续训练方式推荐方式 1方式 1使用 Ultralytics CLI 命令最简单推荐YOLOv11 官方ultralytics库支持通过命令行直接加载last.pt继续训练无需编写代码适合快速上手。基础命令格式yolo detect train modellast.pt # 核心指定 model 为 last.pt data你的数据集配置.yaml # 必须与原训练的数据集一致 epochs新的总轮次 # 如原训练了50轮继续训练到100轮则设为100 batch批量大小 # 沿用原批量或根据显存调整 lr0学习率 # 可选默认沿用原优化器学习率 project保存路径 # 可选默认沿用原 runs/detect/train nameexp # 可选默认沿用原实验名称 resumeTrue # 关键开启恢复训练模式自动加载 optimizer/epoch 信息示例命令实战假设原训练用yolov11n.yaml训练了 50 轮last.pt路径为runs/detect/train/weights/last.pt现在要继续训练到 100 轮# 继续训练沿用原数据集、优化器状态总轮次设为100 yolo detect train modelruns/detect/train/weights/last.pt datadata.yaml # 与原训练的数据集一致不可修改否则权重不匹配 epochs100 # 总轮次原50轮继续训练50轮 batch16 # 若显存不足可减小如8若充足可增大如32 lr00.001 # 可选若原学习率过高可适当降低默认沿用原优化器学习率 resumeTrue # 必须设为 True否则仅加载权重不恢复训练状态 device0 # 指定GPU0为第一张GPUCPU设为cpu关键参数说明resumeTrue必须开启否则仅加载模型权重相当于 fine-tune不恢复优化器和训练轮次epochs新的总轮次不是新增轮次例如原训练了 50 轮想再训练 30 轮需设为80data必须与原训练的数据集完全一致类别数、类别名称、数据路径否则会因维度不匹配报错batch可根据显存调整若原批量 16 显存溢出可改为 8不影响训练连续性。方式 2使用 Python 代码灵活定制适合二次开发通过ultralytics.YOLO类加载last.pt手动配置训练参数支持更灵活的定制如自定义回调函数、动态调整学习率。完整代码示例from ultralytics import YOLO # 1. 加载 last.pt 模型自动读取模型配置、优化器状态、训练轮次 model YOLO(runs/detect/train/weights/last.pt) # 替换为你的 last.pt 路径 # 2. 配置继续训练的参数关键resumeTrue train_args { data: data.yaml, # 与原训练数据集一致 epochs: 100, # 总轮次原50轮→继续到100轮 batch: 16, # 批量大小根据显存调整 lr0: 0.001, # 初始学习率可选默认沿用原优化器 resume: True, # 恢复训练状态优化器、epoch、scheduler device: 0, # GPU编号CPU设为cpu project: runs/detect, # 保存项目路径可沿用原路径 name: train, # 实验名称可沿用原名自动覆盖后续检查点 save: True, # 保存检查点默认True save_period: 10, # 每10轮保存一次检查点 patience: 50, # 早停耐心值50轮无提升则停止 } # 3. 开始继续训练 results model.train(**train_args) # 训练完成后新的 last.pt 和 best.pt 会保存在 runs/detect/train/weights/灵活定制示例如调整学习率、冻结部分层from ultralytics import YOLO model YOLO(runs/detect/train/weights/last.pt) # 示例1调整学习率覆盖原优化器学习率 train_args { data: data.yaml, epochs: 100, batch: 16, lr0: 0.0005, # 降低学习率原学习率可能过高避免震荡 lrf: 0.01, # 学习率衰减因子默认0.01 resume: True, } # 示例2冻结主干网络仅训练头部适合微调可选 # for param in model.model.model[0].parameters(): # 冻结主干网络 # param.requires_grad False # 开始训练 model.train(**train_args)四、关键注意事项避坑指南1. 数据集必须一致继续训练时的data.yaml必须与原训练完全一致类别数、类别名称、训练 / 验证集路径不能修改若需修改数据集如新增类别、调整数据路径不能直接用last.pt继续训练需重新训练或作为预训练权重 fine-tuneresumeFalse。2. 避免覆盖原有权重可选若想保留原last.pt可修改project或name参数将新训练结果保存到新路径# CLI 方式保存到新路径 runs/detect/train_resume yolo detect train modellast.pt datadata.yaml epochs100 resumeTrue projectruns/detect nametrain_resume3. 学习率调整建议若原训练已接近收敛val_loss趋于平稳继续训练时建议将lr0降低为原学习率的 1/10 ~ 1/5如原lr00.01改为0.001避免过拟合或震荡若原训练中断时val_loss仍在下降可沿用原学习率不指定lr0参数自动加载优化器状态。4. 显存不足的解决方案减小batch大小如从 16 改为 8、4启用半精度训练ampTrue默认开启节省显存降低图像分辨率imgsz640改为imgsz480需在train_args中添加imgsz480但注意原训练若用 640继续训练也需保持一致否则权重不匹配。5. 训练中断后的恢复若继续训练时再次中断YOLOv11 会自动保存新的last.pt下次训练时仍可加载该文件继续无需额外操作若last.pt损坏可尝试用best.pt训练过程中验证集效果最好的权重继续训练此时resumeFalse仅加载权重不恢复优化器状态yolo detect train modelruns/detect/train/weights/best.pt datadata.yaml epochs100 resumeFalse五、常见问题排查问题 1加载last.pt报错 “dimension mismatch”原因data.yaml与原训练数据集不一致类别数、输入尺寸变化解决方案确保data.yaml与原训练完全一致输入尺寸imgsz保持不变。问题 2继续训练后val_loss突然飙升原因学习率过高或数据集发生变化解决方案降低lr0如原0.01改为0.001检查数据集是否一致。问题 3“No optimizer found in last.pt”原因last.pt仅保存了模型权重如手动保存的model.save()而非训练过程中自动保存的检查点解决方案用resumeFalse加载权重相当于 fine-tune重新初始化优化器yolo detect train modellast.pt datadata.yaml epochs100 resumeFalse六、总结YOLOv11 继续训练last.pt的核心是确保data.yaml、imgsz与原训练一致训练时指定modellast.pt并开启resumeTrue按需调整epochs、batch、lr0等参数避免过拟合或显存溢出。通过 CLI 命令可快速实现通过 Python 代码可灵活定制适合不同场景的需求。训练完成后新的last.pt最新权重和best.pt验证集最优权重会自动保存可用于后续推理或再次继续训练。