yolov5调整num_workers

要调整Yolov5的num_workers参数，你需要编辑`train.py`文件。在文件中找到以下代码：

# 数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size,
    num_workers=num_workers,
    shuffle=True,  # 设置为True以在每个epoch开始时重新打乱数据
    pin_memory=True,
    collate_fn=dataset.collate_fn
)

在这段代码中，`num_workers`参数控制着数据加载器中的工作进程数量。你可以根据你的需求调整这个参数的值。

增加`num_workers`的值可以加速数据加载，因为它允许同时使用多个进程来预先加载和处理数据。然而，使用太多的工作进程可能会导致内存不足或其他资源问题。通常，将`num_workers`设置为CPU核心数的一半是一个不错的起点。

请注意，如果你在Windows环境下运行Yolov5，你可能需要将`num_workers`的值设置为0，因为Windows下的多进程加载器可能会遇到问题。

完成调整后，保存文件并重新运行训练脚本即可生效。请确保在调整任何参数之前备份原始文件，以防止意外错误。