1.配置环境

操作系统：Ubuntu20.04
CUDA版本：11.4
Pytorch版本：1.9.0
TorchVision版本：0.7.0
IDE：PyCharm
硬件：RTX2070S*2
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2.问题描述

在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、训练续训主机等可能遇到死机的意外情况，如果需要训练300个epoch但是中断训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的何后接方法了。

3.解决方法

首先直接上方法

3.1设置需要接续训练的训练续训结果

如果你想从上一次训练结果中回复训练，那么首先保证你的意外训练结果（一般都存放在/runs/train目录下）在保存目录中代号为最大的。
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如上图所示，在train文件夹下一共有14个训练结果，何后接假设我的训练续训第12次训练中断了，想接着第12次的意外结果继续训练，那么只需要将比12更大的中断：exp13、exp14这两个文件夹删除或者移动到其他地方，何后接这样便设置好了需要接续训练的训练续训结果。

3.2设置训练代码

代码见yolov5代码中的意外train.py

if __name__ == '__main__':	os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"	parser = argparse.ArgumentParser()	parser.add_argument('--weights', type=str, default='../weights/yolov5s.pt', help='initial weights path')	parser.add_argument('--cfg', type=str, default='./models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')	parser.add_argument('--data', type=str, default='data/car.yaml', help='data.yaml path')	parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')	parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)	parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='total batch size for all GPUs')	parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')	parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')	parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')	parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')	parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')	parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')	parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')	parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')	parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')	parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')	parser.add_argument('--device', default='1', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')	parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')	parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')	parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')	parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')	parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')	parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')	parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')	parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity')	parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')	parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')	parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')	parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')	parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')	parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table')	parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B')	parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch')	parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used')	opt = parser.parse_args()

注意上面patser中第9个参数resume，将其设置为default=True即可，也就是那一行代码改变为

parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=True, help='resume most recent training')

接下来运行python train.py边不会产生新的exp而是在最新的exp上接续训练
如下图所示：
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博主运行完python train.py后便是接着上一次训练完139个epoch继续训练

4.原理

其实接续训练不是什么深奥内容，博主在训练自己模型的时候也早会使用。
我们在使用yolov5提供的权重，也就是像yolov5s.pt之类的文件时就是使用了官方提供的模型接续训练的。
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我们每次训练模型时都会生成新的模型结果，存放在/runs/train/expxxx/weights下，接续训练就是将上次训练一半得到的结果拿来和模型结合进行训练。具体来说：如果最终训练目标是300个epoch，上次训练完了139个epoch，那么就是将第139个epoch得到的权重载入到模型中再训练161个epoch便可等效为训练了300个epoch