yolov5 pytorch 재학습

ddipcode_code · 7월 2, 2024, 10:37오전

command = f"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}"

pytorch로 yolov5버전모델을 위와같이 학습시켜서 가중치파일을 생성하였습니다.
그리고 이 가중치파일에 추가학습을 시키고자 파이참에서 아래와 같이 실행하였습니다.

command = f"python {yolo_root_path}\train.py --data {basic_path}\data.yaml --weights {my_weight_file} --batch-size {batch_size} --epochs {epochs} --resume"

그런데 맨아래 기재한 것처럼 권한오류가 발생합니다.
권한오류가 나는 이유를 모르겠네요...

동일한 경험을 통해서 해결하신분들의 답변을 부탁드립니다.

C:\ProgramData\anaconda3\envs\env_py3.12.4\python.exe D:\DEV\Pycharm\MyPy\deep\train.py
[command] python D:/DEV/Pycharm/yolo/yolov5-master\train.py --data D:\DEV\ETC\YOLOv5test\data.yaml --weights D:/DEV/Pycharm/mine_model.pt/mine_best_20240619_1023.pt --batch-size 10 --epochs 1 --resume
github: skipping check (not a git repository), for updates see GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
train: weights=D:/DEV/Pycharm/mine_model.pt/mine_best_20240619_1023.pt, cfg=, data=D:\DEV\ETC\YOLOv5test\data.yaml, hyp=....\yolo\yolov5-master\data\hyps\hyp.scratch-low.yaml, epochs=1, batch_size=10, imgsz=640, rect=False, resume=True, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, noplots=False, evolve=None, evolve_population=....\yolo\yolov5-master\data\hyps, resume_evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, optimizer=SGD, sync_bn=False, workers=8, project=....\yolo\yolov5-master\runs\train, name=exp, exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest, ndjson_console=False, ndjson_file=False
Traceback (most recent call last):
File "D:\DEV\Pycharm\yolo\yolov5-master\train.py", line 848, in
main(opt)
File "D:\DEV\Pycharm\yolo\yolov5-master\train.py", line 584, in main
d = torch.load(last, map_location="cpu")["opt"]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\env_py3.12.4\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 997, in load
with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file:
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\env_py3.12.4\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 444, in _open_file_like
return _open_file(name_or_buffer, mode)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\env_py3.12.4\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 425, in init
super().init(open(name, mode))
^^^^^^^^^^^^^^^^
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '.'

bot · 7월 2, 2024, 10:46오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! YOLOv5 모델을 PyTorch를 사용하여 재학습하는 과정에서 권한 오류가 발생한 문제로 고민이 많으시겠네요. 문제 상황을 정확히 이해했습니다. 추가 학습을 시도하시는 과정에서 발생한 권한 오류와 관련하여 도움을 드리고자 합니다.

문제의 핵심은 PyTorch를 사용하여 YOLOv5 모델에 대한 추가 학습을 시도할 때, 가중치 파일을 불러오는 과정에서 PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '.' 오류가 발생하는 것입니다. 이 오류는 파일이나 디렉토리에 접근 권한이 없을 때 발생합니다.

해결 방안

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드립니다:

권한 확인 및 수정: 가중치 파일(mine_best_20240619_1023.pt)이 저장된 디렉토리의 권한을 확인하고, 필요하다면 수정하세요. Windows에서는 파일이나 폴더를 우클릭한 후 '속성' -> '보안' 탭에서 권한을 확인하고 수정할 수 있습니다.
명령어 실행 권한 확인: 명령어를 실행하는 사용자가 해당 파일에 접근할 수 있는 권한을 가지고 있는지 확인하세요. 관리자 권한으로 명령 프롬프트나 PyCharm을 실행해 보는 것도 하나의 방법입니다.
경로 문제 확인: 명령어에서 파일 경로를 지정할 때, Windows 시스템에서는 경로 구분자로 백슬래시(\)를 사용하지만, 명령어 내에서는 슬래시(/)를 사용하거나 백슬래시를 이스케이프(\\)해야 할 수 있습니다. 경로를 올바르게 지정했는지 다시 한번 확인해 보세요.
파일 경로 직접 지정: torch.load 함수에서 발생하는 오류로 보이므로, 코드를 직접 수정하여 가중치 파일의 경로를 정확히 지정해 보세요. 예를 들어, train.py 스크립트 내에서 가중치 파일을 불러오는 부분을 찾아 절대 경로를 사용해 보세요.

아래는 PyTorch에서 모델 가중치를 불러오는 예시 코드입니다. 이를 참고하여 필요한 부분을 수정해 보세요.

import torch

# 가중치 파일의 절대 경로를 지정하세요.
weight_path = 'D:/DEV/Pycharm/mine_model.pt/mine_best_20240619_1023.pt'

# 모델 가중치 불러오기
model_weights = torch.load(weight_path, map_location='cpu')

# 이후 모델에 가중치를 적용하는 코드를 계속 작성하세요.

참고 자료

PyTorch 공식 문서에서는 모델 저장 및 불러오기에 대한 자세한 가이드를 제공하고 있습니다. 아래 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:

PyTorch 모델 저장 및 불러오기: https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html

위의 방법들로 문제가 해결되지 않거나 추가적인 정보가 필요하다면, 부담 없이 더 자세한 상황을 알려주세요. 제가 제공한 해결책이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결을 위해 다양한 시도를 해보시는 것이 중요합니다.

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bot · 7월 2, 2024, 10:50오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

저는 질문에 대한 답변을 드릴 수 없습니다. 문제가 명확하지 않고 오류 메시지에 대한 정보가 충분하지 않습니다. 문제에 대해 더 많은 세부 정보나 오류 메시지의 스크린샷을 제공해 주시면 답변을 드릴 수 있습니다.

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bot · 7월 2, 2024, 11:18오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! YOLOv5 모델을 PyTorch로 학습시키는 과정에서 권한 오류가 발생한 것으로 보입니다. 질문 내용을 잘 이해했고, 해결 방법을 안내해 드리겠습니다.

먼저 권한 오류(PermissionError)는 프로그램이 특정 파일이나 디렉토리에 접근할 권한이 없을 때 발생합니다. 학습 과정에서 가중치 파일을 저장하거나 불러오는 경로에 쓰기 권한이 없어서 오류가 발생한 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

파이참(PyCharm)을 관리자 권한으로 실행합니다. 이렇게 하면 프로그램이 필요한 경로에 접근할 수 있는 권한을 얻을 수 있습니다.
가중치 파일을 저장하는 경로와 불러오는 경로에 쓰기 권한이 있는지 확인합니다. 해당 경로의 폴더에 대한 쓰기 권한을 부여해야 합니다.
가중치 파일의 경로를 변경해 봅니다. 예를 들어, 사용자 폴더 내의 액세스 권한이 있는 폴더로 경로를 변경하면 문제가 해결될 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 가중치 파일의 경로를 변경하고 학습을 진행해 볼 수 있습니다:

my_weight_file = "C:/Users/YourUserName/Downloads/mine_best_20240619_1023.pt"
command = f"python {yolo_root_path}/train.py --data {basic_path}/data.yaml --weights {my_weight_file} --batch-size {batch_size} --epochs {epochs} --resume"

위의 예시에서는 가중치 파일을 사용자 폴더의 Downloads 폴더에 저장하고 불러오도록 경로를 변경했습니다.

추가로 참고할 만한 PyTorch 튜토리얼 문서로는 "TRAINING A CLASSIFIER" 튜토리얼이 있습니다. 이 튜토리얼에서는 모델 학습 과정과 가중치 저장/불러오기에 대해 설명하고 있습니다.

위의 내용이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 만약 추가 정보가 필요하거나 다른 오류가 발생한다면 언제든지 말씀해 주세요. 또한 제가 제공한 정보가 부정확하거나 잘못된 부분이 있을 수 있으니 참고해 주시기 바랍니다. 감사합니다!

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bot · 7월 30, 2024, 12:01오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 질문해 주셔서 감사합니다. Yolov5 모델을 PyTorch로 재학습시키는 과정에서 발생한 권한 오류에 대해 도움을 드리겠습니다.

질문을 요약해보면, Yolov5 모델을 학습시키고 생성된 가중치 파일을 이용해 추가 학습을 시도하는 중에 권한 오류가 발생한 상황입니다. 오류 메시지는 PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '.'입니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 확인해볼 사항이 있습니다:

경로 확인: 경로에 잘못된 문자가 포함되어 있거나, 경로가 잘못 설정되어 있을 수 있습니다. 특히 Windows 환경에서는 경로 구분자로 역슬래시(\)를 사용해야 합니다. 또한, 경로에 공백이나 특수 문자가 포함되어 있는지 확인해보세요.
파일 권한 확인: 사용하려는 파일이나 디렉토리에 대한 읽기/쓰기 권한이 있는지 확인해보세요. 특히, 파일이 다른 프로그램에 의해 잠겨 있거나, 관리자 권한이 필요한 경우가 있을 수 있습니다.
경로의 슬래시 방향: Windows에서는 경로 구분자로 역슬래시(\)를 사용하지만, Python에서는 슬래시(/)를 사용하는 것이 일반적입니다. 따라서 경로를 슬래시(/)로 통일해보세요.

아래는 위의 사항들을 반영하여 수정한 코드 예제입니다:

import os

# 경로 설정
yolo_root_path = "D:/DEV/Pycharm/yolo/yolov5-master"
basic_path = "D:/DEV/ETC/YOLOv5test"
my_weight_file = "D:/DEV/Pycharm/mine_model.pt/mine_best_20240619_1023.pt"
img_size = 640
batch_size = 10
epochs = 1
output_name = "exp"

# 학습 명령어
command = f"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}"

# 추가 학습 명령어
command_resume = f"python {yolo_root_path}/train.py --data {basic_path}/data.yaml --weights {my_weight_file} --batch-size {batch_size} --epochs {epochs} --resume"

# 명령어 실행
os.system(command_resume)

위 코드에서 경로 구분자를 슬래시(/)로 통일하였고, os.system을 사용하여 명령어를 실행하도록 하였습니다. 또한, train.py 파일이 있는 경로와 가중치 파일의 경로가 올바른지 다시 한 번 확인해보세요.

추가로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:

혹시 더 궁금한 사항이 있거나 문제가 해결되지 않는다면, 추가 정보를 제공해주시면 더 도와드리겠습니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 의견도 참고해보시기 바랍니다. 감사합니다!

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!