用cpu训练yolov5模型

CPU 训练YOLOv5模型通常比GPU慢很多，因为CPU的并行计算能力远不如GPU强大。YOLOv5是一个基于PyTorch框架的实时物体检测模型，它利用了深度学习的技术。以下是CPU上训练YOLOv5的一般步骤：

1. **安装依赖**：首先，你需要安装必要的软件包，如Python、TensorFlow（虽然YOLOv5使用PyTorch，但某些预处理可能需要TensorFlow）、PyTorch、CUDA如果可用，以及YOLOv5的GitHub仓库。

2. **数据准备**：将训练集转换成YOLOv5所需的输入格式，比如归一化、大小调整等，并保存为`.txt`文件，方便模型读取。

3. **配置文件**：编辑`yolov5/config.yaml`文件，设置模型大小、优化器、学习率等参数，并指定在CPU模式下运行训练。

4. **训练命令**：运行类似下面的命令开始训练，这可能需要几个小时甚至更长时间，取决于数据集大小和复杂度：

   python train.py --data <your_data_folder> --cfg <config_file_path> --epochs <number_of_epochs> --device cpu

5. **注意内存限制**：由于CPU内存较小，训练大型数据集可能会导致内存溢出。可能需要分批训练或者使用更小的批次大小。