Ultralytics-Einstellungen#
Ultralytics speichert dauerhafte, maschinenspezifische Einstellungen in einer JSON-Datei im Benutzerkonfigurationsverzeichnis und stellt sie über das Objekt settings in Python und den Befehl yolo settings bereit. Damit wird festgelegt, wo Datensätze, Gewichte und Trainingsläufe gespeichert werden, welcher API-Schlüssel für die Ultralytics Platform verwendet wird und welche Experiment-Tracker aktiviert sind. Argumente für einzelne Trainingsläufe wie imgsz und epochs sind stattdessen auf der Seite Konfiguration dokumentiert.
Einstellungen anzeigen, aktualisieren und zurücksetzen
from ultralytics import settings
print(settings) # Alle Einstellungen anzeigen
value = settings["runs_dir"] # Eine Einstellung auslesen
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False}) # Eine oder mehrere Einstellungen aktualisieren
settings.reset() # Standardeinstellungen wiederherstellenEinstellungsreferenz#
| Name | Beispielwert | Datentyp | Beschreibung |
|---|---|---|---|
settings_version | '0.0.8' | str | Version des Einstellungsschemas, unabhängig von der Version des Pakets ultralytics |
datasets_dir | '/path/to/datasets' | str | Verzeichnis, in dem Datensätze gespeichert werden |
weights_dir | '/path/to/weights' | str | Verzeichnis, in dem Modellgewichte gespeichert werden |
runs_dir | '/path/to/runs' | str | Verzeichnis, in dem Experimentläufe gespeichert werden |
uuid | 'a1b2c3d4' | str | Anonymisierte Maschinenkennung (SHA-256-Hash), die für Analysen verwendet wird |
sync | True | bool | Anonymisierte Nutzungsdaten und Absturzberichte an Ultralytics senden, siehe Datenschutz |
api_key | '' | str | API-Schlüssel für die Ultralytics Platform |
openai_api_key | '' | str | OpenAI-API-Schlüssel für die Funktion „Ask AI“ im Explorer, verfügbar bis zu ultralytics==8.3.11 |
clearml | True | bool | Protokollierung mit ClearML aktivieren |
comet | True | bool | Experiment-Tracking mit Comet ML aktivieren |
dvc | True | bool | Experiment-Tracking mit DVC aktivieren |
mlflow | True | bool | Experiment-Tracking mit MLflow aktivieren |
raytune | True | bool | Berichterstellung für Hyperparameteroptimierung mit Ray Tune aktivieren |
tensorboard | False | bool | Protokollierung mit TensorBoard aktivieren |
wandb | False | bool | Protokollierung mit Weights & Biases aktivieren |
vscode_msg | True | bool | Aufforderung zur Installation der Erweiterung Ultralytics-Snippets anzeigen, wenn ein VS-Code-Terminal erkannt wird |
openvino_msg | True | bool | Auf Intel-CPUs einen Hinweis anzeigen, der den Export mit OpenVINO für eine schnellere Inferenz empfiehlt |