Ultralytics 设置#

Ultralytics 会将持久化的机器级设置存储在用户配置目录中的 JSON 文件里，并通过 Python 中的 settings 对象和 yolo settings 命令提供这些设置。这些设置用于控制数据集、权重和运行结果的存储位置、Ultralytics Platform API 密钥，以及启用哪些实验跟踪器。每次运行的参数（例如 imgsz 和 epochs）则记录在配置页面中。

查看、更新和重置设置

from ultralytics import settings

print(settings)  # 查看所有设置
value = settings["runs_dir"]  # 读取一项设置
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False})  # 更新一项或多项设置
settings.reset()  # 恢复默认值

设置参考#

名称	示例值	数据类型	说明
`settings_version`	`'0.0.8'`	`str`	设置架构版本，与 `ultralytics` 软件包版本不同
`datasets_dir`	`'/path/to/datasets'`	`str`	存储数据集的目录
`weights_dir`	`'/path/to/weights'`	`str`	存储模型权重的目录
`runs_dir`	`'/path/to/runs'`	`str`	存储实验运行结果的目录
`uuid`	`'a1b2c3d4'`	`str`	用于分析的匿名化机器标识符（SHA-256 哈希）
`sync`	`True`	`bool`	向 Ultralytics 发送匿名化分析数据和崩溃报告，详见隐私
`api_key`	`''`	`str`	Ultralytics Platform API 密钥
`openai_api_key`	`''`	`str`	用于 Explorer Ask AI 功能的 OpenAI API 密钥，最高可用至 `ultralytics==8.3.11`
`clearml`	`True`	`bool`	启用 ClearML 日志记录
`comet`	`True`	`bool`	启用 Comet ML 实验跟踪
`dvc`	`True`	`bool`	启用 DVC 实验跟踪
`mlflow`	`True`	`bool`	启用 MLflow 实验跟踪
`raytune`	`True`	`bool`	启用 Ray Tune 超参数调优报告
`tensorboard`	`False`	`bool`	启用 TensorBoard 日志记录
`wandb`	`False`	`bool`	启用 Weights & Biases 日志记录
`vscode_msg`	`True`	`bool`	检测到 VS Code 终端时，显示提示以安装 Ultralytics-Snippets 扩展
`openvino_msg`	`True`	`bool`	在 Intel CPU 上显示提示，建议导出为 OpenVINO 格式以加快推理速度

贡献者

RAraimbekovm¹

创建于 2周前更新于 2周前

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