前言

在使用深度学习模型时，从先前保存的状态恢复训练是一项至关重要的功能。这在各种情况下都能派上用场，比如当训练过程意外中断时，或者当你希望用新数据或更多的历时继续训练模型时。

恢复训练时，Ultralytics YOLO 会加载上次保存模型的权重，并恢复优化器状态、学习率调度器和历时编号。这样，您就可以从上次中断的地方无缝地继续训练过程。

Yolo8暂停与恢复训练_权重

如何恢复训练

Ultralytics YOLO 您可以通过设置 resume 参数 True 在调用 train 方法的路径，并指定 .pt 文件，其中包含经过部分训练的模型权重。

Python

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/last.pt")  # load a partially trained model

# Resume training
results = model.train(resume=True)

CLI

# Resume an interrupted training
yolo train resume model=path/to/last.pt

效果图

如下图，启动之后Epoch从231批次继续训练

Yolo8暂停与恢复训练_目标检测_02