YOLOv5全面解析教程⑥：模型训练流程详解_yolov5去掉预训练权重如何运行--weights

作者 | Fengwen、BBuf
 

欢迎Star、试用One-YOLOv5：

https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5

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结构项目预览

 

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安装

git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5  # clone
cd one-yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

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训练

两种训练方式

1. 带权重训练 

$ python path/to/train.py --data coco.yaml --weights yolov5s --img 640

2. 不带权重训练 

$ python path/to/train.py --data coco.yaml --weights '' --cfg yolov5s.yaml --img 640

单GPU训练

$ python train.py  --data coco.yaml --weights yolov5s --device 0

多GPU训练

$ python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s --device 0,1

注意：
 

• --nproc_per_node  指定要使用多少GPU。举个例子:在上面多GPU训练指令中它是2。

• --batch 是总批量大小。它将平均分配给每个GPU。在上面的示例中，每GPU是64/2＝32。

• --cfg : 指定一个包含所有评估参数的配置文件。

• 上面的代码默认使用GPU 0…（N-1）。使用特定的GPU？可以通过简单在 --device 后跟指定GPU来实现。「案例」，在下面的代码中，我们将使用GPU 2,3。

$ python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --batch 64 --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --device 2,3

恢复训练

如果你的训练进程中断了，你可以这样恢复先前的训练进程。

# 多卡训练.
python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --resume

你也可以通过 --resume 参数指定要恢复的模型路径。

# 记得把 /path/to/your/checkpoint/path  替换为你要恢复训练的模型权重路径
--resume /path/to/your/checkpoint/path

使用SyncBatchNorm

SyncBatchNorm可以提高多gpu训练的准确性，但会显著降低训练速度。它仅适用于多GPU DistributedDataParallel 训练。建议最好在每个GPU上的样本数量较小（样本数量<=8）时使用。

要使用SyncBatchNorm，只需将添加 --sync-bn 参数选项，具体「案例」如下: