Ultralytics 설정#
Ultralytics는 사용자 설정 디렉터리의 JSON 파일에 머신별 영구 설정을 저장하고, Python의 settings 객체와 yolo settings 명령을 통해 설정을 제공합니다. 이러한 설정은 데이터셋, 가중치, 실행 결과의 저장 위치, Ultralytics Platform API 키, 활성화할 실험 추적기를 제어합니다. imgsz 및 epochs와 같은 실행별 인수는 대신 구성 페이지에 설명되어 있습니다.
설정을 확인, 업데이트 및 초기화합니다
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 | ultralytics 패키지 버전과는 별개인 설정 스키마 버전 |
datasets_dir | '/path/to/datasets' | str | 데이터셋이 저장되는 디렉터리 |
weights_dir | '/path/to/weights' | str | 모델 가중치가 저장되는 디렉터리 |
runs_dir | '/path/to/runs' | str | 실험 실행 결과가 저장되는 디렉터리 |
uuid | 'a1b2c3d4' | str | 분석에 사용되는 익명화된 머신 식별자(SHA-256 해시) |
sync | True | bool | 익명화된 분석 데이터와 오류 보고서를 Ultralytics에 전송합니다. 자세한 내용은 개인정보 보호를 참조하세요. |
api_key | '' | str | Ultralytics Platform API 키 |
openai_api_key | '' | str | Explorer의 Ask AI 기능에 사용할 OpenAI API 키이며, ultralytics==8.3.11까지 사용할 수 있습니다. |
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 프로그램을 설치하라는 메시지 표시 |
openvino_msg | True | bool | Intel CPU에서 추론 속도 향상을 위해 OpenVINO로 내보내도록 권장하는 팁 표시 |