Ultralyticsの設定

Ultralyticsは、ユーザー設定ディレクトリ内のJSONファイルにマシンごとの永続的な設定を保存し、Pythonのsettingsオブジェクトとyolo settingsコマンドを通じて設定を公開します。設定では、データセット、ウェイト、実行結果の保存先、Ultralytics PlatformのAPIキー、および有効にする実験トラッカーを管理します。imgszやepochsなどの実行ごとの引数については、代わりにConfigurationページで説明しています。

設定の表示、更新、リセット

from ultralytics import settings

print(settings)  # すべての設定を表示
value = settings["runs_dir"]  # 1つの設定を読み取る
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False})  # 1つ以上の設定を更新
settings.reset()  # デフォルトに戻す

設定リファレンス#

名前	値の例	データ型	説明
`settings_version`	`'0.0.8'`	`str`	設定スキーマのバージョン。`ultralytics` パッケージのバージョンとは異なります
`datasets_dir`	`'/path/to/datasets'`	`str`	データセットの保存先ディレクトリ
`weights_dir`	`'/path/to/weights'`	`str`	URLおよびプラットフォーム（`ul://`）のモデル重みのダウンロード先ディレクトリと、パスなしモデル名のフォールバック検索先
`runs_dir`	`'/path/to/runs'`	`str`	実験実行結果の保存先ディレクトリ
`uuid`	`'a1b2c3d4'`	`str`	分析に使用する匿名化されたマシン識別子（SHA-256ハッシュ）
`sync`	`True`	`bool`	匿名化された分析データとクラッシュレポートをUltralyticsに送信します。詳しくはプライバシーをご覧ください
`api_key`	`''`	`str`	Ultralytics PlatformのAPIキー
`openai_api_key`	`''`	`str`	`ultralytics==8.3.11` まで利用できるExplorerのAsk AI機能用OpenAI APIキー
`clearml`	`True`	`bool`	ClearMLのログ記録を有効にする
`comet`	`True`	`bool`	Comet MLの実験トラッキングを有効にする
`dvc`	`True`	`bool`	DVCの実験トラッキングを有効にします
`mlflow`	`True`	`bool`	MLflowの実験トラッキングを有効にします
`raytune`	`True`	`bool`	Ray Tuneのハイパーパラメータチューニングのレポートを有効にします
`tensorboard`	`False`	`bool`	TensorBoardのログ記録を有効にします
`wandb`	`False`	`bool`	Weights & Biasesのログ記録を有効にします
`vscode_msg`	`True`	`bool`	VS Codeのターミナルが検出されたときに、Ultralytics-Snippets拡張機能のインストールを促すメッセージを表示します
`openvino_msg`	`True`	`bool`	Intel CPUでは、推論を高速化するためにOpenVINOでエクスポートすることを提案するヒントを表示します

YOLO("yolo26n.pt") のようなパスなしモデル名は、まず現在の作業ディレクトリから読み込まれ、次に weights_dir から読み込まれます。どちらにも存在しない場合、重みは現在の作業ディレクトリにダウンロードされます。代わりに weights_dir にダウンロードするには、フルパスを渡します（例: YOLO(Path(settings["weights_dir"]) / "yolo26n.pt")）。

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