Ultralytics 설정#
Ultralytics는 사용자 구성 디렉터리의 JSON 파일에 머신별 영구 설정을 저장하고, Python의 settings 객체와 yolo settings 명령을 통해 설정을 제공합니다. 이 설정은 데이터 세트, 가중치 및 실행 결과의 저장 위치, Ultralytics Platform API 키, 활성화할 실험 추적기를 제어합니다. imgsz 및 epochs와 같은 실행별 인자는 구성 페이지에 설명되어 있습니다.
설정 보기, 업데이트 및 초기화
from ultralytics import settings
print(settings) # 모든 설정 보기
value = settings["runs_dir"] # 설정 하나 읽기
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False}) # 하나 이상의 설정 업데이트
settings.reset() # 기본값 복원설정 참조#
| 이름 | 예시 값 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|---|
settings_version | '0.0.8' | str | 설정 스키마 버전이며, ultralytics 패키지 버전과는 별개입니다. |
datasets_dir | '/path/to/datasets' | str | 데이터 세트를 저장하는 디렉터리 |
weights_dir | '/path/to/weights' | str | 모델 가중치를 저장하는 디렉터리 |
runs_dir | '/path/to/runs' | str | 실험 실행 결과를 저장하는 디렉터리 |
uuid | 'a1b2c3d4' | str | 분석에 사용하는 익명화된 머신 식별자(SHA-256 해시) |
sync | True | bool | 익명화된 분석 데이터 및 충돌 보고서를 Ultralytics로 전송합니다. 개인정보 보호를 참조하세요. |
api_key | '' | str | Ultralytics Platform API 키 |
openai_api_key | '' | str | ultralytics==8.3.11까지 사용할 수 있는 Explorer Ask AI 기능용 OpenAI API 키 |
clearml | True | bool | ClearML 로깅 활성화 |
comet | True | bool | Comet ML 실험 추적 활성화 |
dvc | True | bool | DVC 실험 추적 활성화 |
mlflow | True | bool | MLflow 실험 추적 활성화 |
raytune | True | bool | Ray Tune 하이퍼파라미터 튜닝 보고 활성화 |
tensorboard | False | bool | TensorBoard 로깅 활성화 |
wandb | False | bool | Weights & Biases 로깅 활성화 |
vscode_msg | True | bool | VS Code 터미널이 감지되면 Ultralytics-Snippets 확장 프로그램 설치 안내 표시 |
openvino_msg | True | bool | Intel CPU에서 더 빠른 추론을 위해 OpenVINO로 내보내도록 안내 표시 |