YOLO5 C盘爆满
时间: 2025-06-08 20:24:43 AIGC 浏览: 66
### YOLOv5模型文件存储优化与路径修改方法
当C盘空间不足且怀疑是由YOLOv5模型文件引起的,可以通过调整存储策略或更改默认路径来解决问题。以下是具体的方法:
#### 1. 更改YOLOv5权重文件的保存位置
YOLOv5通常会自动下载预训练权重并将其存储到`~/.cache/torch/hub/checkpoints/`目录下[^1]。如果此路径位于C盘,则可以考虑手动指定其他磁盘上的路径。
通过设置环境变量`TORCH_HOME`,可改变PyTorch缓存的位置:
```bash
set TORCH_HOME=D:\torch_cache # Windows环境下
export TORCH_HOME=/mnt/d/torch_cache # Linux/MacOS环境下
```
执行以上命令后,重新运行YOLOv5脚本即可将权重文件下载至新路径下的`checkpoints`子目录中[^2]。
#### 2. 修改数据集存储路径
除了权重外,数据集也可能占用大量空间。默认情况下,YOLOv5会在当前工作目录创建`datasets`文件夹用于存放所使用的数据集。为了减少对C盘的影响,可以在配置文件(`data.yaml`)或者代码中显式定义数据集所在的新路径。
例如,在Python脚本里直接传入参数:
```python
from yolov5 import train
train.run(data='D:/Datasets/coco128/data.yaml', imgsz=640, epochs=3)
```
这里指定了自定义的数据集地址而非依赖相对路径加载[^3]。
#### 3. 清理不必要的版本控制文件
有时项目中的`.git`文件夹也会占据不少容量。如果不是特别需要保留完整的Git历史记录,可以选择删除这些冗余信息以释放更多可用空间。
注意操作前最好先备份重要资料以免误删造成损失!
#### 4. 使用轻量化模型变体
对于资源受限的情况还可以尝试采用更小型号如yolov5s代替标准版或其他更大规模型号(yolov5m/l/x),从而降低整体需求量级的同时维持较高精度表现水平[^4]。
```python
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
# 替代方案之一:选用较小尺寸网络结构比如'yolov5s'
```
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