YOLOv5训练中断后如何继续训练？Checkpoint恢复教程

在深度学习模型训练过程中，经常会遇到由于硬件故障、电源中断或其他原因导致的训练中断问题。为了确保训练进度不被浪费，YOLOv5 提供了 Checkpoint 机制，允许我们在训练中断后恢复到最近的保存状态并继续训练。以下将详细介绍 YOLOv5 训练中断后的恢复流程。

一、YOLOv5 的 Checkpoint 机制

YOLOv5 在训练过程中会定期保存模型权重文件（通常是 .pt 格式的文件），这些文件包含了当前训练阶段的模型参数、优化器状态以及其他必要的元信息。通过加载这些文件，我们可以从上次保存的状态继续训练。

默认情况下，YOLOv5 会在每次 epoch 结束时保存一个最新的权重文件 last.pt 和一个最佳性能的权重文件 best.pt。如果训练中断，我们可以通过加载 last.pt 文件恢复训练。

二、恢复训练的具体步骤

1. 确保有可用的 Checkpoint 文件

在训练目录下（通常为 runs/train/exp/weights/），检查是否存在 last.pt 文件。如果没有找到该文件，则需要重新开始训练。

2. 修改配置文件或命令行参数

在恢复训练时，我们需要指定加载的 Checkpoint 文件路径。可以通过以下两种方式实现：

• 方法一：通过命令行参数 在运行训练脚本时，添加 --weights 参数，并指向 last.pt 文件的路径。例如：

  python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data dataset.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights runs/train/exp/weights/last.pt
  

  这里，--weights 参数指定了恢复训练时加载的权重文件。

• 方法二：修改配置文件 如果使用的是 YAML 配置文件来定义训练参数，可以在配置文件中指定 weights: runs/train/exp/weights/last.pt。

3. 检查 Epoch 和学习率

恢复训练时，YOLOv5 会自动读取 Checkpoint 中的训练状态（如当前的 epoch 和学习率）。因此，无需手动调整这些参数。如果需要更改训练计划（如延长训练周期或调整学习率），可以修改对应的配置文件或命令行参数。

4. 启动训练

按照上述配置启动训练后，YOLOv5 将从 Checkpoint 的状态继续训练，而不会从头开始。

三、注意事项

1. 数据集一致性
   确保恢复训练时使用的数据集与之前训练时的数据集一致。如果数据集发生变化（如类别数量不同），可能会导致模型无法正确加载权重。

2. 环境一致性
   恢复训练时，确保代码版本和依赖库版本与之前的训练环境一致。否则可能会出现兼容性问题。

3. 自定义模型结构
   如果训练的是自定义模型（通过修改 cfg 文件），则恢复训练时需要确保模型结构与 Checkpoint 中保存的结构一致。

4. 多 GPU 训练
   如果之前使用多 GPU 训练，恢复训练时也需要保持相同的 GPU 设置。否则可能需要重新调整权重文件格式。

四、扩展讨论：如何增强 Checkpoint 的安全性

为了避免因意外中断导致的训练数据丢失，可以采取以下措施：

1. 增加 Checkpoint 频率
   默认情况下，YOLOv5 每个 epoch 保存一次 Checkpoint。如果训练时间较长，可以修改源码以增加保存频率。例如，在 train.py 中调整保存逻辑。

2. 备份 Checkpoint 文件
   定期将 Checkpoint 文件备份到远程存储（如云存储）或本地其他磁盘，以防本地存储损坏。

3. 使用分布式训练框架
   对于大规模训练任务，可以考虑使用 PyTorch 的分布式训练功能（如 DDP），它支持更灵活的 Checkpoint 管理。