YOLOv5代码云端继续训练的步骤

1.直接把【train.py】里面的这个参数【--resume】的default设置成【True】

如果是意外断链这样就可以，

如果是训练的结果不理想还想接着训练时，以下两种方法都可以

（1）将[--resume]的default设置为你想接着训练的模型路径。

（2）在yolov5的根目录下，也就是【train.py】文件目录下，使用终端命令输入如下内容

python train.py --resume runs/train/exp/weights/last.pt

2.在下面这段代码前加上ckpt['epoch'] = 上次训练的epoch

然后在[--epoch]中将epoch改为最终训练的epoch，之前得加上现在的。

3.在[--hyp]处的default改一下，换成之前训练完成后保存的hyp.yaml

parser.add_argument('--hyp', type=str, default='project/train/models/train/exp/hyp.yaml', help='hyperparameters path')

4.在云端训练时将opt.yaml文件的加载路径进行更改

# with open(Path(ckpt).parent.parent / 'opt.yaml', errors='ignore') as f:
改为
with open('project/train/models/train/exp/opt.yaml', errors='ignore') as f: