YOLOv5模型未加载自定义训练权重问题求助

• 已制作合成数据集，包含.png格式图片及<object-class> <x> <y> <width> <height>格式的标注文件
• 使用YOLOv5完成训练，训练过程无异常，执行命令：

C:\Users\LeGat\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe train.py --img 300 --batch 16 --epochs 8 --data C:\Users\LeGat\Desktop\CRFOTO\data.yaml --weights yolov5s.pt

• 加载自定义训练权重失败，始终调用预训练权重，尝试过的加载代码：

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs\\train\\yolov5s.pt')
model.eval()

# 其他尝试
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs\\train\\exp\\weights\\best.pt', force_reload=True)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt')

• 执行TensorBoard命令查看训练日志时报错，命令及报错信息如下：

tensorboard --logdir runs/train

C:\Users\LeGat\yolov5\runs\train\exp\weights>tensorboard --logdir runs/train Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.11.2 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
forrtl: error (200): program aborting due to control-C event
Image              PC                Routine            Line        Source
libifcoremd.dll    00007FF90A75DF54  Unknown               Unknown  Unknown
KERNELBASE.dll     00007FF963252943  Unknown               Unknown  Unknown
KERNEL32.DLL       00007FF963DF7614  Unknown               Unknown  Unknown
ntdll.dll          00007FF9658626B1  Unknown               Unknown  Unknown

一、自定义训练权重加载失败修复 #

1. 修正权重文件路径
   训练完成后，YOLOv5会在runs/train/exp/weights目录下生成best.pt（验证集最优权重）和last.pt（训练最后一轮权重），你之前使用的runs\\train\\yolov5s.pt路径不存在，因此默认加载了预训练权重。
   建议使用绝对路径确保准确性：

   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='C:/Users/LeGat/yolov5/runs/train/exp/weights/best.pt', force_reload=True)
   model.eval()
   

2. 验证加载结果
   加载后打印模型类别，确认是否匹配你的数据集：

   print(model.names)
   

   若输出为你的数据集类别，说明加载成功；若为COCO默认类别，需再次检查路径。

3. 清除Torch Hub缓存
   若缓存干扰加载，手动删除Windows下的缓存目录C:\Users\LeGat\.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master，再重新运行加载代码。

二、TensorBoard报错修复 #

1. 切换正确工作目录
   你当前在weights子目录执行命令，--logdir runs/train会被解析为该子目录下的路径，实际日志在YOLOv5根目录的runs/train。先切换根目录再执行命令：

   cd C:\Users\LeGat\yolov5
   tensorboard --logdir runs/train
   

2. 解决forrtl运行库错误
   该错误来自Intel Fortran运行库，与TensorBoard核心功能无关：

   • 升级TensorBoard到最新版本：

     pip install --upgrade tensorboard
     

   • 尝试在Anaconda环境中运行TensorBoard，避免系统依赖冲突；
   • 直接在浏览器打开http://localhost:6006/，即使控制台报错，TensorBoard可能已正常启动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matias Rodriguez