Ultralyticsの設定#

Ultralytics は、ユーザー設定ディレクトリ内の JSON ファイルに永続的なマシンごとの設定を保存し、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。これらは、データセット、重み、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制御します。imgsz や epochs などの実行ごとの引数については、代わりに設定ページで文書化されています。

設定の表示、更新、およびリセット

from ultralytics import settings

print(settings)  # view all settings
value = settings["runs_dir"]  # read one setting
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False})  # update one or more settings
settings.reset()  # restore defaults

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`	データセットが保存されるディレクトリ
`weights_dir`	`'/path/to/weights'`	`str`	モデルウェイトが保存されるディレクトリ
`runs_dir`	`'/path/to/runs'`	`str`	実験の実行結果が保存されるディレクトリ
`uuid`	`'a1b2c3d4'`	`str`	分析に使用される匿名化されたマシン識別子（SHA-256 ハッシュ）
`sync`	`True`	`bool`	匿名化された分析とクラッシュレポートを Ultralytics に送信します。プライバシーを参照してください
`api_key`	`''`	`str`	Ultralytics Platform の API キー
`openai_api_key`	`''`	`str`	Explorer の Ask AI 機能用の OpenAI API キー。`ultralytics==8.3.11` まで利用可能です
`clearml`	`True`	`bool`	ClearML のロギングを有効にする
`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する
`mlflow`	`True`	`bool`	MLflow の実験トラッキングを有効にする
`raytune`	`True`	`bool`	Ray Tune のハイパーパラメータチューニングレポートを有効にする
`tensorboard`	`False`	`bool`	TensorBoard のロギングを有効にする
`wandb`	`False`	`bool`	Weights & Biases のロギングを有効にする
`vscode_msg`	`True`	`bool`	VS Code 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プロンプトを表示する
`openvino_msg`	`True`	`bool`	Intel CPU では、より高速な推論のために OpenVINO エクスポートを提案するヒントを表示する

貢献者

RAraimbekovm¹

作成日 2 時間前更新日 2 時間前

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