yolov5如何将batchsize和numworkers改小一点

YOLOv5是一个基于PyTorch的实时物体检测算法。如果你想减小`batch_size`和`num_workers`这两个参数，主要是为了优化计算资源的使用或者提高训练速度，特别是当内存有限或者网络环境不稳定时。

1. **Batch Size** (批量大小)：Batch Size决定了每次模型更新前模型会处理多少张图片。较小的批大小可以减少内存需求，尤其是在GPU上，因为每个批次的数据都被加载到显存一次。然而，过小的批大小可能导致训练过程更不稳定，收敛速度变慢。你可以尝试设置一个适合你硬件的值，例如从64降低到16或8。

2. **Num Workers** (工作进程数)：这影响了数据加载器并行读取数据的速度。增加工作进程数能加快数据预处理，但如果超过机器的CPU核心数量，可能会导致过多的上下文切换，反而降低性能。一般建议保持在可用核心数的一半或略少一些，比如如果CPU有16核，可以设为8或更少。

更改方法通常是在训练脚本中找到相关的参数部分进行调整，如在`yolov5/train.py`文件中，修改`batch_size`和`data.num_workers`。示例：

# 修改训练配置
config = {'batch_size': 16, 'num_workers': 4} # 替换为新的数值

# 初始化训练器
train_loader = ...  # 实例化数据加载器，并传递新的配置