window使用darknet训练生成权重文件问题

Question

window使用darknet训练生成权重文件，为什么训练两天只生成一个权重文件

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

在使用 Darknet 在 Windows 上训练模型时，如果训练两天只生成一个权重文件（如 yolo-obj_final.weights），这可能与 Darknet 的默认行为、配置设置或训练脚本的逻辑有关。以下是详细原因分析和解决方案。

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✅ 问题原因分析

1. Darknet 默认只保存最终权重文件

   • Darknet 默认情况下只在训练结束时保存一个最终的权重文件（例如 yolo-obj_final.weights）。
   • 它不会自动保存每一轮（epoch）的权重文件。

2. 训练日志中未设置保存频率

   • 如果你希望每隔一定轮次（比如每 10 轮）保存一次权重文件，需要在配置文件中设置 save 参数。

3. 训练脚本未正确调用保存函数

   • 如果你自定义了训练脚本，可能没有调用保存权重的函数。

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🔧 解决方案

1. 修改配置文件以定期保存权重

在你的 .cfg 文件（如 yolo-obj.cfg）中添加以下参数：

[net]
...
save = 10  ; 每10个epoch保存一次权重文件

注意： save 参数是可选的，用于指定每隔多少个 epoch 保存一次权重文件。如果不设置，默认只保存最终的权重。

2. 使用命令行参数控制保存频率

你也可以在运行训练命令时通过命令行指定保存间隔：

./darknet.exe detector train data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg darknet19_448.conv.17 -save 10

说明： -save 10 表示每 10 个 epoch 保存一次权重文件。

3. 手动修改代码实现自定义保存逻辑（高级）

如果你使用的是自定义的训练脚本，可以在训练循环中手动调用保存函数。

示例代码片段（C++ 或 Python）：

// 在训练循环中
if (i % save_interval == 0) {
    save_weights(net, "yolo-obj_%d.weights", i);
}

注意： 这需要你对 Darknet 的源码有一定了解，适用于高级用户。

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📁 权重文件命名规则

Darknet 会根据你设置的 save 参数自动命名权重文件，例如：

• yolo-obj_10.weights
• yolo-obj_20.weights
• ...
• yolo-obj_final.weights

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✅ 总结

| 问题 | 原因 | 解决方法 | |------|------|----------| | 训练两天只生成一个权重文件 | Darknet 默认只保存最终权重 | 修改配置文件中的 save = X 或命令行参数 -save X | | 无法定期保存权重 | 未设置保存频率 | 在 .cfg 文件中添加 save = X | | 自定义训练脚本不保存 | 未调用保存函数 | 在训练循环中加入保存逻辑 |

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🧪 示例配置文件修改

原始配置文件部分：

[net]
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation=1.5
exposure=1.5
hue=0.1

修改后：

[net]
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation=1.5
exposure=1.5
hue=0.1
save = 10  ; 每10个epoch保存一次

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如有更多关于 Darknet 配置、训练过程或 Windows 环境的问题，欢迎继续提问！