yolov5分布式训练

Yolov5支持分布式训练，可以使用PyTorch的DistributedDataParallel模块来实现。具体步骤如下：

1. 安装PyTorch和torchvision，并下载yolov5代码。
2. 准备数据集，并将其划分为多个子集。
3. 在每个子集上训练一个单独的模型。
4. 将这些模型合并为一个模型，并进行微调。

在训练时，需要使用torch.distributed.launch工具来启动多个进程。每个进程都会加载一个子集，并在该子集上训练一个模型。在训练过程中，每个进程都会定期将模型参数同步到其他进程中。