yolov5 多卡训练

要YOLOv5的多卡训练，有两种方法可供选择。第一种是使用多GPU数据并行训练，第二种是使用多GPU分布式数据并行训练。

对于多GPU数据并行训练，您可以使用以下命令：

python train.py --batch-size 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1

这将在两个GPU上进行训练，每个GPU上的批量大小为64。这种方法相对于单GPU训练方法对于速度的提升有限。

而对于多GPU分布式数据并行训练，您可以使用以下命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --batch-size 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

这将使用两个GPU进行分布式数据并行训练。每个GPU上的批量大小仍然是64。这种方法更推荐，可以更好地利用多个GPU的计算资源。

在使用这些方法之前，请确保已经安装了YOLOv5的依赖，并满足Python>=3.8和PyTorch>=1.7的要求。您可以通过克隆YOLOv5的GitHub仓库并安装相应的依赖来完成安装：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

这样就可以安装所需的依赖了。

以上就是使用YOLOv5进行多卡训练的方法和步骤。希望对您有帮助！