Ultralytics YOLO模型训练中断后恢复的最佳实践

在深度学习模型训练过程中，特别是使用Ultralytics YOLO框架时，训练中断后的恢复是一个常见但容易被忽视的技术细节。本文将深入探讨如何正确恢复YOLO模型的训练过程，避免常见的性能陷阱。

模型权重文件的差异分析

在YOLO训练过程中，系统会生成多种权重文件，包括：

• best.pt：验证集上表现最佳的模型权重
• last.pt：训练结束时的最终模型权重
• epochNUMBER.pt：各训练周期保存的完整检查点

关键区别在于，epochNUMBER.pt文件不仅包含模型参数，还保存了优化器状态、学习率调度器状态等训练元数据，这使得文件体积更大但能完整恢复训练上下文。而best.pt和last.pt仅包含推理所需的模型参数。

训练恢复的正确方法

当需要从检查点恢复训练时，最佳实践是：

1. 使用epochNUMBER.pt文件作为初始权重，它能确保训练状态的连续性
2. 在命令行或配置中明确指定resume=True参数
3. 保持与原训练相同的超参数设置

性能下降的排查思路

遇到训练时间异常增加的情况时，建议进行以下检查：

1. GPU利用率验证：使用nvidia-smi命令确认GPU是否被充分利用
2. 数据加载瓶颈：检查数据预处理和加载环节是否存在性能问题
3. 内存使用情况：监控系统内存和显存使用情况，避免交换内存
4. 框架版本兼容性：确保使用的Ultralytics和PyTorch版本相互兼容

实用建议

对于长期训练任务，建议：

1. 定期保存完整检查点（如每10个epoch）
2. 使用TensorBoard或类似的工具监控训练过程
3. 在恢复训练前，先进行小规模测试（如1-2个epoch）验证恢复效果
4. 考虑使用分布式训练策略提高训练效率

通过遵循这些最佳实践，可以确保YOLO模型训练过程的可靠性和效率，特别是在需要中断后恢复的场景下。记住，正确的恢复方法不仅能保证训练连续性，还能维持模型的最终性能。