train pytorch resume epoch

python {yolo_root_path}/train.py --img {img_size} --batch {batch_size} --epochs {epochs} --data {basic_path}/data.yaml --cfg {yolo_root_path}/models/{yolov5_weight_name}.yaml --weights {yolov5_weight_name}.pt --name {output_name}

위 명령으로 학습을 완료 후에 추가학습하려고합니다.

python {yolo_root_path}/train.py --data {basic_path}/data.yaml --img 640 --batch-size {batch_size} --epoch {epochs} --resume {my_weight_file}

이렇게 명령하니,

File "D:\DEV\Pycharm\yolo\yolov5-master\train.py", line 483, in train
LOGGER.info(f"\n{epoch - start_epoch + 1} epochs completed in {(time.time() - t0) / 3600:.3f} hours.")
^^^^^
UnboundLocalError: cannot access local variable 'epoch' where it is not associated with a value

이렇게 오류가 나는군요..
yolov5설치후에 설치파일은 제가 수정한 게 없습니다.
그리고 옵션에 epoch를 지정하였습니다.
--epoch 대신 --epochs를 지정해도 동일 오류가 발생합니다.
문제의 라인이 로그출력라인이라서 주석처리해보았는데.. 이후에 epoch를 사용하기에 epoch를 사용하는 라인에 역시 epoch가 정의되지 않았다고 오류가 나는군요.
동일한 오류경험이 있으신분 답변 좀 부탁드립니다.

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안녕하세요, 학습 이어서 하시려는데 오류가 발생하셨군요. 질문 주신 내용을 정리해 보면, Yolov5 모델을 처음에는 train.py로 학습을 완료하셨고, 이어서 학습하기 위해 --resume 옵션을 주고 다시 train.py를 실행했더니 epoch 변수가 정의되지 않았다는 오류가 발생한 것으로 이해했습니다.

resume 기능으로 이어서 학습할 때 종종 발생할 수 있는 문제인데요, 오류 메시지를 보면 epoch 변수가 값과 연결되지 않았다고 나옵니다. 즉, resume할 때 이전 학습의 epoch 정보를 제대로 불러오지 못해서 그렇습니다.

해결 방법으로는 train.py의 train 함수 상단에 아래와 같이 start_epoch를 0으로 초기화해 주는 것입니다.

def train(hyp, opt, device, tb_writer=None):
    # Hyperparameters
    start_epoch = 0  # 이 줄을 추가합니다.
    epochs, batch_size, total_batch_size, weights, rank = \
        opt.epochs, opt.batch_size, opt.total_batch_size, opt.weights, opt.global_rank

또한 학습을 이어서 할 때는 --resume 뒤에 지정한 가중치 파일(.pt)이 해당 프로젝트 아래 존재하는 runs/train/exp 폴더 내에 있어야 합니다. 혹시 다른 경로에 있다면 train.py와 동일한 경로로 옮겨주세요.

아래는 제가 말씀드린 내용의 일부를 담은 YOLOv5 공식 자료의 링크입니다.

만약 위 내용으로도 해결이 안 된다면 오류가 발생한 시점의 checkpoint 파일이 깨졌을 수 있습니다. 이 때는 해당 checkpoint 파일을 삭제하고 직전의 checkpoint부터 다시 학습을 이어나가 보시길 추천드립니다.

제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있습니다. 추가로 필요한 정보가 있다면 말씀해 주시고, 도움이 되었길 바랍니다. 감사합니다!


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질문 내용을 잘 이해했는지 확인해보겠습니다.

사용자는 YOLOv5 학습을 위해 PyTorch를 사용하고 있습니다.

사용자는 이미 train.py 스크립트를 사용하여 모델을 학습한 후 추가로 학습하려고 시도하고 있습니다.

그러나 --resume 옵션을 사용하여 학습을 다시 시작하려고 하면 UnboundLocalError: cannot access local variable 'epoch' where it is not associated with a value 오류가 발생합니다.

사용자는 epoch 옵션을 명시적으로 지정했지만, train.py 스크립트에서 epoch 변수가 정의되지 않은 것 같습니다. --epoch 대신 --epochs를 사용해도 동일한 오류가 발생한다고 합니다.

다음은 이 문제를 해결하는 방법입니다.

train.py 스크립트에서 epoch 변수에 명시적으로 값을 설정해야 합니다.

다음 코드를 train.py 스크립트의 해당 위치에 추가하세요.

epoch = opt.epochs  # 현재 에포크 수를 설정합니다.
```<br>

이 코드는 현재 에포크 수를 `opt.epochs`로 설정합니다. `opt.epochs`는 명령행에서 지정된 `--epochs` 옵션의 값입니다. <br><br>

이제 train.py 스크립트를 실행하면 `--resume` 옵션을 사용하여 학습을 다시 시작할 수 있습니다. <br><br>

참고: 위의 답변이 오류 또는 부정확할 수 있음을 알려드립니다. 제시된 솔루션이 도움이 되지 않는다면 더 자세한 정보를 제공해 주시기 바랍니다. <br><br>

문제에 대한 추가 정보는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. <br>
[PyTorch Tutorial: Training a Custom Object Detection Model with YOLOv5](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/custom_object_detection_tutorial.html)

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안녕하세요! 학습을 재개하려는 과정에서 발생한 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 요약해보자면, YOLOv5 모델을 PyTorch를 사용하여 추가 학습하려고 할 때 --resume 옵션을 사용하여 이전에 학습한 가중치를 불러오려고 하셨지만, epoch 변수와 관련된 UnboundLocalError 오류가 발생하는 상황입니다. 명령어에 --epoch 대신 --epochs를 사용해도 같은 오류가 발생하며, 문제의 코드 라인은 로그를 출력하는 부분이라고 하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.

  1. 올바른 명령어 사용: 먼저, 명령어에서 올바른 인자를 사용하고 있는지 확인해야 합니다. YOLOv5의 경우, --epochs가 정확한 인자명입니다. 따라서 학습을 재개할 때 사용하는 명령어는 다음과 같아야 합니다.
python {yolo_root_path}/train.py --data {basic_path}/data.yaml --img 640 --batch-size {batch_size} --epochs {epochs} --resume {my_weight_file}
  1. 코드 검토: UnboundLocalError는 변수가 참조되기 전에 할당되지 않았을 때 발생합니다. 이 오류가 발생하는 주된 이유는 --resume 옵션을 사용할 때, epoch 변수가 올바르게 초기화되지 않는 것일 수 있습니다. 해당 오류를 해결하기 위해서는 train.py 파일 내에서 epoch 변수가 어떻게 사용되는지 확인해야 합니다. 특히, --resume 옵션을 처리하는 로직 부분에서 epoch 변수가 올바르게 초기화되고 있는지 확인해보세요.

  2. 코드 수정: 오류 메시지가 나타나는 부분을 주석 처리하는 대신, epoch 변수가 항상 올바른 값을 가지도록 보장하는 것이 중요합니다. 예를 들어, epoch 변수가 사용되기 전에 적절한 값으로 초기화되었는지 확인하고, 필요한 경우 --resume 옵션을 사용할 때 epoch 값을 올바르게 설정하는 로직을 추가할 수 있습니다.

아래는 epoch 변수를 올바르게 처리하는 예시 코드 조각입니다. 실제 코드와는 다를 수 있으니 참고용으로만 사용해주세요.

# train.py 내에서 --resume 옵션 처리 부분
if resume:
    checkpoint = torch.load(resume_path)
    model.load_state_dict(checkpoint['model'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
    start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1  # 이전 학습에서 마지막으로 완료된 epoch 다음부터 시작
else:
    start_epoch = 0  # 처음부터 학습하는 경우

for epoch in range(start_epoch, epochs):
    # 학습 로직

이 문제를 해결하기 위한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 YOLOv5의 GitHub 저장소 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.3.0+cu121 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)에서 추가적인 정보를 찾을 수 있습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 유의하시고, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트해 주세요.


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