YOLO断点训练

在使用服务器运行YOLO模型的过程中，由于各种原因，如断网、关机等，YOLO提供了参数 resume：意思是断点训练，也就是之前的训练可以进行训练。

修改 resume 参数：

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

修改权重文件，原权重文件为预训练权重，现使用其最后一次训练权重，如下：

parser.add_argument('--weights', type=str, default='/home/ubuntu/conda/yolov7//runs/train/exp8/weights/last.pt', help='initial weights path')

此时操作报错：

File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/python/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 1033, in _legacy_load    magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args)_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

这是数据集的错误，需要删除原始cache缓存文件：

随后运行train.py就OK了

至于YOLOV5的做法，也可以用这种方法炮制。