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YOLOv9如何加载自定义权重？--weights参数使用教程

在深度学习目标检测任务中，模型权重的加载是训练与推理流程中的关键环节。YOLOv9作为当前高性能实时检测器的代表之一，支持通过--weights参数灵活加载预训练或自定义权重文件。本文将结合YOLOv9官方版训练与推理镜像环境，系统讲解--weights参数的使用方法，重点聚焦于如何正确加载自定义权重，避免常见错误，并实现高效迁移学习。

1. 镜像环境说明

本镜像基于 YOLOv9 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。

• 核心框架: pytorch==1.10.0
• CUDA版本: 12.1
• Python版本: 3.8.5
• 主要依赖: torchvision==0.11.0，torchaudio==0.10.0，cudatoolkit=11.3, numpy, opencv-python, pandas, matplotlib, tqdm, seaborn等。
• 代码位置:/root/yolov9

该环境已配置好PyTorch与CUDA的兼容性，确保GPU加速稳定运行，用户无需额外处理依赖冲突问题。

2.--weights参数基础用法

2.1 参数作用解析

--weights是 YOLOv9 训练和推理脚本中的核心参数，用于指定模型初始化所使用的权重文件路径。其典型格式如下：

--weights 'path/to/your/weights.pt'

它可以接受以下几种输入形式：

• 'yolov9-s.pt'：相对路径（位于当前目录）
• '/root/yolov9/yolov9-m.pt'：绝对路径
• ''：空字符串，表示不加载任何权重（从头开始训练）

2.2 推理时加载权重

在进行图像或视频检测时，必须指定有效的权重文件以启用模型前向推理。示例如下：

python detect_dual.py \ --source './data/images/horses.jpg' \ --img 640 \ --device 0 \ --weights './yolov9-s.pt' \ --name yolov9_s_640_detect

此命令会加载预下载的yolov9-s.pt模型，在单张图片上执行目标检测，结果保存至runs/detect/yolov9_s_640_detect/目录。

注意：若未提供--weights参数或路径错误，程序将抛出FileNotFoundError或模型结构无法恢复的异常。

3. 加载自定义权重的完整流程

3.1 自定义权重来源说明

“自定义权重”通常指以下三类：

1. 自己训练生成的.pt文件（如runs/train/exp/weights/best.pt）
2. 第三方发布的兼容YOLOv9结构的权重
3. 由其他模型转换而来的权重（需保证层命名一致）

无论来源如何，加载前都应确认：

• 权重文件包含model键（对应主干网络）
• 若用于训练，建议同时保留optimizer,epoch,best_fitness等状态信息

3.2 准备自定义权重文件

假设你已有训练好的权重文件custom_yolov9_best.pt，请将其上传至镜像环境中，推荐路径为：

/root/yolov9/weights/custom_yolov9_best.pt

创建目录并拷贝文件（可在宿主机执行scp或通过Web IDE上传）：

mkdir -p /root/yolov9/weights # 将本地文件上传后复制到该目录 cp ~/upload/custom_yolov9_best.pt /root/yolov9/weights/

3.3 使用自定义权重进行推理

进入代码目录并激活环境后，调用detect_dual.py脚本指定新权重：

cd /root/yolov9 conda activate yolov9 python detect_dual.py \ --source './data/images/bus.jpg' \ --img 640 \ --device 0 \ --weights './weights/custom_yolov9_best.pt' \ --name custom_detect_result

输出结果将保存在runs/detect/custom_detect_result/中，包含标注框可视化图像。

3.4 使用自定义权重进行迁移训练

迁移学习是提升小样本任务性能的有效手段。你可以基于自定义权重继续训练，命令如下：

python train_dual.py \ --workers 8 \ --device 0 \ --batch 32 \ --data data.yaml \ --img 640 \ --cfg models/detect/yolov9-s.yaml \ --weights './weights/custom_yolov9_best.pt' \ --name yolov9_finetune_v2 \ --hyp hyp.scratch-high.yaml \ --epochs 50 \ --close-mosaic 40

关键注意事项：

• 模型结构一致性：确保--cfg指定的模型结构与权重文件匹配。例如，不能用yolov9-e.yaml的结构加载yolov9-t.pt的权重。
• 设备映射兼容性：PyTorch 默认保存 GPU 张量，若在 CPU 上加载需添加map_location处理（内部自动适配一般无问题）。
• 冻结部分层可选：可通过--freeze参数冻结主干网络（如--freeze 0 1 2冻结前三个模块），加快微调速度。

4. 常见问题与解决方案

4.1 权重文件找不到（File Not Found）

错误提示：

OSError: [Errno 2] No such file or directory: './weights/custom_yolov9_best.pt'

解决方法：

1. 使用ls检查文件是否存在：

   ls -l /root/yolov9/weights/

2. 确保路径为相对路径（相对于/root/yolov9）或使用绝对路径/root/yolov9/weights/...
3. 注意大小写和扩展名.pt是否正确

4.2 权重结构不匹配（Key Mismatch）

错误提示：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Unexpected key(s) in state_dict: "model.0.conv.weight", ...

原因分析：

• .pt文件保存的是完整 checkpoint，但模型结构定义不同
• 可能是不同版本 YOLOv9 或非官方分支训练所得

解决策略：

1. 查看权重内容结构：

   import torch ckpt = torch.load('./weights/custom_yolov9_best.pt') print(ckpt['model'].keys())

2. 对比当前models/detect/yolov9-s.yaml定义的层数与名称
3. 如确需跨结构使用，可编写权重映射函数进行手动加载

4.3 空权重导致随机初始化训练

当设置--weights ''时，模型将从头开始训练（scratch training），适用于全新任务且无预训练可用场景。

但请注意：

• 收敛速度较慢，建议配合hyp.scratch-high.yaml等专为从头训练设计的超参文件
• batch size 不宜过小（建议 ≥64），否则梯度不稳定

5. 最佳实践建议

5.1 统一权重管理目录

建议建立标准权重存储结构，便于管理和复用：

/root/yolov9/ ├── weights/ │ ├── pretrained/ # 官方预训练模型 │ │ └── yolov9-s.pt │ ├── custom/ # 自定义训练产出 │ │ └── best_epoch30.pt │ └── converted/ # 第三方模型转换后权重 │ └── yolov9-t_converted.pt

相应地调整命令行参数：

--weights './weights/custom/best_epoch30.pt'

5.2 训练中断续接权重

YOLOv9 支持断点续训。若训练过程中断，可直接使用上次保存的last.pt或best.pt继续：

python train_dual.py \ --weights 'runs/train/exp/weights/last.pt' \ --resume

--resume参数会自动恢复优化器状态、epoch 数、学习率调度等信息。

5.3 多卡训练权重兼容性

在多GPU环境下训练生成的权重，默认使用DistributedDataParallel包装，其state_dict中的键名带有module.前缀。若要在单卡推理时加载，有两种方式：

方式一：导出为标准格式

使用export.py工具去除module.前缀：

python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include onnx pt

方式二：修改加载逻辑（推荐用于测试）

在代码层面处理：

from collections import OrderedDict ckpt = torch.load('best.pt') state_dict = ckpt['model'].state_dict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in state_dict.items(): name = k[7:] if k.startswith('module.') else k # remove 'module.' prefix new_state_dict[name] = v model.load_state_dict(new_state_dict)

6. 总结

6.1 核心要点回顾

本文围绕 YOLOv9 的--weights参数，详细阐述了其在官方训练与推理镜像中的使用方式，涵盖以下几个关键方面：

• 基础语法：理解--weights在detect_dual.py和train_dual.py中的作用机制；
• 自定义权重加载：从文件准备、路径设置到实际调用的全流程操作；
• 迁移训练技巧：利用已有权重进行微调，显著提升小数据集表现；
• 常见问题排查：针对路径错误、结构不匹配等问题提供了实用解决方案；
• 工程最佳实践：提出权重分类管理、断点续训、多卡兼容等生产级建议。

6.2 实践建议清单

1. 始终验证权重路径有效性：使用ls和torch.load()提前检查；
2. 保持模型结构与权重一致：避免跨架构误用导致加载失败；
3. 优先使用绝对或规范相对路径：减少因工作目录变化引发的问题；
4. 定期备份重要权重文件：防止训练成果丢失；
5. 善用--resume实现无缝续训：提高实验迭代效率。

掌握--weights参数的正确使用方法，是高效开展 YOLOv9 目标检测项目的基础能力。合理利用自定义权重，不仅能加速模型收敛，还能有效支持领域迁移与模型迭代优化。

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