- yolov5参数:workers
在yolov5训练时,参数workers定义了用于数据加载的进程数。其默认值为0,表示只使用一个主进程。但如果你有多个CPU核心,可以通过设置workers值来并行地执行数据加载,从而提高数据加载速度,缩短训练时间。
举个例子,如果你有一台有8个CPU核心的机器,可以将workers设置为8。这样,在数据加载时就会使用8个进程来并行执行,加快了数据加载速度。
另外,workers的取值也受到其他参数的限制。比如,如果你的batch-size很小,比如只有2,那么设置workers为4或8并不能改善训练速度,反而会降低训练速度。
- yolov5参数:batch-size
在yolov5训练时,参数batch-size定义了每个批次(batch)的图片数量。其默认值为16,即每个批次处理16张图片。batch-size通常会影响训练过程中的内存使用和训练速度。
举个例子,如果你的GPU显存比较小,只有4GB,那么你可能需要将batch-size设置为4或8,以免内存不足导致训练失败。
同时,batch-size还会影响到训练速度。一般来说,较大的batch-size可以充分利用GPU的计算能力,从而提高训练速度。但是,如果batch-size过大,可能会导致梯度计算时内存占用过大,从而导致GPU崩溃或训练失败。因此,需要根据自己的GPU性能和任务要求来确定最佳的batch-size。
综上所述,workers和batch-size是影响yolov5训练的两个重要参数,需要根据具体任务要求和硬件性能的限制来进行适当调整。
下面是两个使用示例:
- 示例1:
python3 train.py --batch 32 --workers 8 --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --name output
这里,我们设置batch-size为32,workers为8,使用coco数据集,yolov5s模型,预训练权重为yolov5s.pt,输出结果放置在output文件夹中。
- 示例2:
python3 train.py --batch 16 --workers 4 --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5m.yaml --weights '' --epochs 300 --name mymodel
这里,我们设置batch-size为16,workers为4,使用自定义数据集,yolov5m模型,不使用预训练权重,训练300个epochs,并将输出的模型保存为mymodel。
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