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 コマンドを通じて公開します。これらの設定では、データセット、重み、実行結果の保存先、Ultralytics PlatformのAPIキー、有効にする実験トラッカーを指定します。imgsz や epochs など、実行ごとの引数については、設定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 | モデルの重みの保存先ディレクトリ |
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 |