本文主要是介绍pytorch模型参数--start-epoch 和 --resume的区别与使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
--start-epoch和--resume在训练模型时有关联但并不完全一样。具体分析如下：
--start-epoch：这个参数通常用于指定从哪个epoch开始训练。当你想从之前的某个点继续训练模型时，可以设置--start-epoch为你上次训练结束时的epoch数。这在你需要从特定阶段恢复训练时非常有用，例如当你发现模型在某个epoch后开始过拟合，你可能希望从那个点重新开始训练并调整超参数。--resume：这个选项通常用于指示是否要从之前保存的检查点(checkpoint)恢复训练。当设置为True时，训练会从最近一次保存的检查点继续进行。这意味着模型的状态、优化器的状态以及其他相关变量都会从该检查点加载，而--start-epoch则确定了从哪个epoch开始继续训练。
总的来说，--start-epoch是指定开始训练的epoch数，而--resume是决定是否从之前的检查点继续训练。两者结合起来使用，可以实现从特定的检查点和特定的epoch开始继续训练模型。
结合使用：通过--resume指定上次训练保存权重文件路径，加载上次训练权重，再通过--start_epoch指定从哪个epoch开始训练。
示例：
python train.py --resume ./save_weights/model_0.pth --start-epoch 21
表示模型会加载上次训练好的model_0.pth权重文件，并且从第21个epoch开始继续训练。
这篇关于pytorch模型参数--start-epoch 和 --resume的区别与使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
