首页
/ YOLOv10训练过程中KeyError: 'epoch'问题的分析与解决

YOLOv10训练过程中KeyError: 'epoch'问题的分析与解决

2025-05-22 20:50:09作者:段琳惟

问题现象

在使用YOLOv10进行模型训练时,特别是当尝试从预训练权重开始训练时,部分用户遇到了一个KeyError异常,错误信息显示为KeyError: 'epoch'。这个问题通常出现在以下场景:

  1. 使用多GPU训练时
  2. 尝试从预训练权重(yolov10x.pt等)开始训练
  3. 通过Python脚本直接调用训练函数

错误堆栈显示,程序在尝试访问检查点(ckpt)字典中的'epoch'键时失败,表明检查点文件结构可能存在问题或程序对检查点的处理逻辑有缺陷。

问题根源

经过分析,这个问题源于Ultralytics框架中的一个潜在缺陷。当使用多GPU训练时,框架内部会尝试自动处理模型恢复(resume)逻辑,即使明确设置了resume=False参数。具体表现为:

  1. 框架错误地将预训练权重文件视为可恢复的训练检查点
  2. 尝试从中读取训练元数据(如epoch计数)
  3. 由于预训练权重文件不包含这些训练元数据字段,导致KeyError异常

解决方案

目前有两种可行的解决方案:

方案一:使用分布式启动命令

通过torch的分布式启动器来运行训练脚本,可以绕过这个问题:

python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 train.py

其中4应替换为实际使用的GPU数量。这种方法之所以有效,是因为它改变了训练初始化的流程,避免了框架内部错误的检查点恢复逻辑。

方案二:修改训练脚本

对于直接使用Python脚本的情况,可以尝试以下修改:

from ultralytics import YOLOv10

# 明确指定不使用恢复功能
model = YOLOv10('yolov10x.pt', task='detect')

# 训练参数中确保resume=False
results = model.train(
    data='coco.yaml',
    epochs=120,
    imgsz=1280,
    device=[0, 1, 2, 3],
    batch=16,
    close_mosaic=20,
    project='coco-1280',
    resume=False,
    pretrained=True  # 明确指定使用预训练权重
)

深入分析

这个问题实际上反映了YOLOv10与其底层框架Ultralytics之间在训练流程处理上的一个小差异。在YOLOv8中,同样的使用方式通常不会出现这个问题,说明在YOLOv10的实现中可能引入了一些变化:

  1. 检查点处理逻辑变化:YOLOv10可能修改了检查点加载的逻辑,导致对预训练权重和训练中间检查点的区分不够明确
  2. 分布式训练初始化流程:多GPU训练时的初始化路径可能与单GPU有所不同,导致某些参数未被正确设置
  3. 预训练权重结构:YOLOv10的预训练权重文件可能缺少某些YOLOv8中存在的元数据字段

最佳实践建议

为了避免类似问题,建议用户:

  1. 对于多GPU训练,始终使用torch分布式启动器
  2. 在训练脚本中明确指定resume=Falsepretrained=True参数
  3. 确保使用的Ultralytics框架版本与YOLOv10要求完全兼容
  4. 检查预训练权重文件的完整性,确保下载的权重文件没有损坏

总结

YOLOv10训练过程中的KeyError: 'epoch'问题是一个典型的框架使用问题,通过正确的启动方式或参数设置可以轻松解决。这个问题也提醒我们,在使用新发布的模型时,需要关注其与底层框架的兼容性变化,特别是当从旧版本迁移到新版本时。随着YOLOv10的持续发展,这类问题有望在后续版本中得到官方修复。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8