YOLOX训练C盘爆满
时间: 2025-06-07 10:01:06 AIGC 浏览: 91
### YOLOX训练过程中C盘空间不足的解决方案
在使用YOLOX进行模型训练时,如果遇到C盘空间不足的问题,可以采取多种方法来优化存储资源并缓解这一问题。以下是具体的解决策略:
#### 1. 修改日志保存路径
默认情况下,许多框架会将日志文件、缓存数据以及中间结果保存到系统的临时目录中,而这些目录通常位于C盘。可以通过修改配置文件或环境变量的方式,指定日志和其他临时文件的保存位置至其他磁盘。
例如,在YOLOX的`train.py`脚本中查找涉及日志记录的部分,并将其重定向到非C盘的位置[^1]:
```python
import os
os.makedirs('/other_disk_path/logs', exist_ok=True)
logger.add_file_handler('/other_disk_path/logs/training.log')
```
#### 2. 调整权重保存频率
频繁保存模型权重可能会占用大量硬盘空间。通过调整权重保存间隔(如每N次迭代才保存一次),能够显著减少所需的存储量。这可以在YOLOX的配置文件中实现,具体参数可能为`save_interval_epochs`或类似的字段[^2]。
设置较大的保存周期或者仅保留最新的几个版本即可满足需求而不浪费过多空间:
```yaml
# Example of configuration adjustment in YAML format
save_interval_epochs: 5 # Save every 5 epochs instead of each epoch.
max_keep_weights: 3 # Keep only the latest three weight files.
```
#### 3. 使用分布式训练或多节点部署
当单机内存不足以支持大规模的数据集处理时,考虑采用多GPU甚至跨服务器分布式的训练方式。这样不仅可以分摊计算压力,还能有效降低单一机器上对于本地存储的需求。PyTorch Lightning等工具提供了便捷的支持用于实施此类架构转换。
#### 4. 数据增强与预处理外部化
部分图像预处理操作可以直接放在读取阶段完成而不是提前生成好所有的增广样本再加载入程序内部缓冲区里头去消耗额外的空间开销;另外还可以利用流式传输技术按需获取远程数据库里的素材从而进一步减轻本地负担。
#### 5. 清理无用的历史快照
定期检查项目工作目录下是否存在冗余的老版checkpoint文档以及其他不再需要的大尺寸二进制对象然后及时删除它们也是很重要的一步措施之一。
```bash
find /path/to/checkpoints -type f -name "*.pth" -mtime +7 -exec rm {} \;
```
上述命令可以帮助自动清理超过七天未被访问过的`.pth`类型的旧模型快照档案资料。
---
阅读全文
相关推荐


















