!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache

引用: 使用命令 `python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache` 可以启动一个训练过程。

这个命令的含义是使用图片大小为640x640，批量大小为16，训练3个周期，使用`coco128.yaml`作为数据配置文件，使用`yolov5s.pt`作为初始权重，并且启用缓存功能。

你可以根据自己的需求修改命令中的参数来进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python —— 解析Yolov5 - train.py、export.py](https://blog.csdn.net/automoblie0/article/details/129747084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python train.py --img 640 --batch 2 --epochs 5 --data pcb.yaml --weights yolov5s.pt](https://blog.csdn.net/mr_wei_/article/details/111560470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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