前言

本篇文章主要是对YOLOv5项目的训练部分train.py。通常这个文件主要是用来读取用户自己的数据集，加载模型并训练。

文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！

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源码下载地址：mirrors / ultralytics / yolov5 · GitCode

🍀本人YOLOv5源码详解系列：

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py

目录

前言

目录

🚀一、导包和基本配置

1.1 Usage

1.2 导入安装好的python库

1.3 获取当前文件的绝对路径

1.4 加载自定义模块

1.5分布式训练初始化

🚀二、执行main（）函数

2.1检查分布式训练环境

2.2 判断是否断点续训

2.3 判断是否分布式训练

2.4 判断是否进化训练

🚀三、设置opt参数

🚀四、执行train（）函数

4.1 加载参数和初始化配置信息

4.1.1 载入参数

4.1.2 创建训练权重目录和保存路径

4.1.3 读取超参数配置文件

4.1.4 设置参数的保存路径

4.1.5 加载日志信息

4.1.6 加载其它参数

4.2 加载网络模型

4.2.1 加载预训练模型

4.2.2 设置冻结层

4.2.3 设置优化器

4.2.4 设置学习率

4.2.5 训练前最后准备

4.3 加载数据集