YOLO训练时如何正确保存断点并后续加载继续训练？

Question

在使用YOLO进行模型训练时，如何正确保存断点并后续加载继续训练是一个常见的技术问题。当训练过程因意外中断（如断电或资源冲突）而停止时，若未妥善保存断点，可能导致前期努力付诸东流。正确的做法是在训练过程中定期保存权重文件（如`weights.pt`），并通过设置参数（如`--resume`）在后续训练中加载最新保存的权重和优化器状态。然而，实际操作中可能出现以下问题：1) 权重文件不完整，导致加载失败；2) 配置参数与原训练不一致，影响收敛效果；3) 忽略保存优化器状态，造成训练不稳定。因此，确保保存完整的训练状态（包括模型权重、优化器信息及学习率调度器）并正确配置加载路径是解决问题的关键。

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1. 常见问题分析

在使用YOLO进行模型训练时，断点保存和加载是确保训练过程连续性的重要步骤。以下是实际操作中可能遇到的几个常见问题：

• 权重文件不完整： 训练过程中，如果保存的权重文件未完全写入磁盘（如因断电或程序异常退出），可能导致加载失败。
• 配置参数不一致： 如果后续训练使用的超参数（如学习率、批次大小）与原训练不匹配，可能会导致模型收敛效果变差。
• 忽略优化器状态： 仅保存模型权重而不保存优化器的状态信息（如动量和历史梯度），可能导致训练不稳定或重新开始时的学习率设置不合理。

2. 解决方案设计

为解决上述问题，可以采取以下策略以确保训练状态的完整性：

1. 定期保存检查点： 使用定时器或迭代次数触发器，在每次保存时验证文件是否完整写入。
2. 记录完整状态： 在保存权重文件时，同时保存优化器状态和学习率调度器信息。
3. 一致性校验： 确保加载时的配置参数与原训练保持一致，避免因参数差异影响训练效果。

3. 实际操作步骤

以下是具体的操作步骤及代码示例：

import torch
from yolov5.models.yolo import Model

# 定义保存函数
def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler, epoch, path):
    torch.save({
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict()
    }, path)

# 定义加载函数
def load_checkpoint(path, model, optimizer, scheduler):
    checkpoint = torch.load(path)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])
    return checkpoint['epoch']

通过上述代码，可以在训练中断后加载完整的训练状态并继续训练。

4. 流程图说明

以下是保存和加载断点的整体流程图：

graph TD;
    A[开始训练] --> B{是否完成};
    B --否--> C[保存检查点];
    C --> D[记录模型状态];
    D --> E[记录优化器状态];
    E --> F[记录学习率调度器];
    F --> G[保存到文件];
    G --> H{是否中断};
    H --是--> I[加载检查点];
    I --> J[恢复训练];
    H --否--> B;

5. 注意事项

在实际应用中还需要注意以下几点：

问题	解决方案
磁盘空间不足	定期清理旧的检查点文件，保留最近几次的备份
多GPU训练	使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.distributed`模块，并确保保存主GPU的模型状态
跨平台迁移	确保保存和加载的设备类型一致（如CPU或GPU），并在加载时指定`map_location`参数

以上方法和工具可以帮助用户有效应对YOLO模型训练中的断点保存和加载问题。