mindYOLO模型为什么训练会这么久呢

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我在windows电脑下使用GPU训练mindYOLOV5的模型，数据集大概有3000张，我的电脑配置是：RTX 4060（8GB），GPU显存有8GB，运行的是：
python train.py --config ./configs/yolov5/yolov5s.yaml --device_target=GPU --epochs=50 --per_batch_size=8
但是训练一个模型要十天左右，这正常吗？？？：
2025-10-20 15:31:48,700 [INFO] Epoch 1/50, Step 100/969, imgsize (640, 640), loss: 0.1921, lbox: 0.0964, lobj: 0.0405, lcls: 0.0552, cur_lr: 0.09690402448177338 2025-10-20 15:31:48,838 [INFO] Epoch 1/50, Step 100/969, step time: 25825.97 ms

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image831×258 27.1 KB

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不太正常.

你有设置预训练权重进行训练吗?

数据集在yaml里面设置的?

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是这个吗，我没有专门的去设置预训练权重：

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不是这个,加在执行的命令里面的

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嗯嗯，我的执行命令是：python train.py --config ./configs/yolov5/yolov5s.yaml --device_target=GPU --epochs=50 --per_batch_size=8

这样是从头开始训练的吗

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这样是初始权重是随机值

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奥奥，大概明白了，佬能指导我一下这么设置预权重吗

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加 –weight=预训练权重

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ok我试试

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python train.py --config ./configs/yolov5/yolov5s.yaml --device_target=GPU --epochs=300 --per_batch_size=8 --weight ./weights/yolov5s_300e_mAP376-860bcf3b.ckpt --strict_load=False

我找到权重文件后，加入预训练后变得更久了，我换成300轮，现在要24天左右了

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你把epochs改成了300, 有预训练权重的情况下可以再降低点.

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是的改成了300，但是我试过了，不管是50还是300它训练一轮都要70多分钟，好奇怪啊

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我在考虑能不能把Pytourch框架下的YOLO模型转换成MindSpore框架下

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