Configuración de Ultralytics

Ultralytics almacena ajustes persistentes y específicos de cada máquina en un archivo JSON del directorio de configuración del usuario y los pone a disposición mediante el objeto settings en Python y el comando yolo settings. Estos ajustes controlan dónde se guardan los conjuntos de datos, los pesos y las ejecuciones, la clave de API de la Ultralytics Platform y los seguidores de experimentos que están activados. Los argumentos específicos de cada ejecución, como imgsz y epochs, se documentan en la página de configuración.

Ver, actualizar y restablecer los ajustes

from ultralytics import settings

print(settings)  # ver todos los ajustes
value = settings["runs_dir"]  # leer un ajuste
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False})  # actualizar uno o varios ajustes
settings.reset()  # restaurar los valores predeterminados

Referencia de ajustes#

Nombre	Valor de ejemplo	Tipo de datos	Descripción
`settings_version`	`'0.0.8'`	`str`	Versión del esquema de ajustes, distinta de la versión del paquete `ultralytics`
`datasets_dir`	`'/path/to/datasets'`	`str`	Directorio donde se guardan los conjuntos de datos
`weights_dir`	`'/path/to/weights'`	`str`	Directorio de descarga de los pesos del modelo URL y Platform (`ul://`) y búsqueda alternativa para nombres de modelo sin ruta
`runs_dir`	`'/path/to/runs'`	`str`	Directorio donde se guardan las ejecuciones de experimentos
`uuid`	`'a1b2c3d4'`	`str`	Identificador anonimizado del equipo (hash SHA-256) utilizado para el análisis
`sync`	`True`	`bool`	Envía datos de análisis anonimizados e informes de fallos a Ultralytics; consulta Privacidad.
`api_key`	`''`	`str`	Clave de API de Ultralytics Platform
`openai_api_key`	`''`	`str`	Clave de API de OpenAI para la función Preguntar a la IA de Explorer, disponible hasta `ultralytics==8.3.11`
`clearml`	`True`	`bool`	Habilita el registro de ClearML
`comet`	`True`	`bool`	Habilita el seguimiento de experimentos de Comet ML
`dvc`	`True`	`bool`	Activar el seguimiento de experimentos de DVC
`mlflow`	`True`	`bool`	Activar el seguimiento de experimentos de MLflow
`raytune`	`True`	`bool`	Activar los informes de ajuste de hiperparámetros de Ray Tune
`tensorboard`	`False`	`bool`	Activar el registro de TensorBoard
`wandb`	`False`	`bool`	Activar el registro de Weights & Biases
`vscode_msg`	`True`	`bool`	Mostrar un aviso para instalar la extensión Ultralytics-Snippets cuando se detecte un terminal de VS Code
`openvino_msg`	`True`	`bool`	En las CPU Intel, mostrar un consejo que sugiera exportar con OpenVINO para acelerar la inferencia

Un nombre de modelo sin ruta, como YOLO("yolo26n.pt"), se carga desde el directorio de trabajo actual y, después, desde weights_dir; si no se encuentra en ninguno de ellos, los pesos se descargan en el directorio de trabajo actual. Para descargarlos en weights_dir en su lugar, pasa la ruta completa, por ejemplo, YOLO(Path(settings["weights_dir"]) / "yolo26n.pt").

Colaboradores

glenn-jocher¹

Echoslayer¹

raimbekovm¹

Creado hace 2 mesesActualizado la semana pasada

Comentarios

Haz una pregunta, comparte tus resultados o ayuda a otra persona.