yolov5训练数字

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，yolov5训练时可以通过修改参数来设置训练的数字。具体来说，可以通过修改`--epoch`参数来设置训练的总轮数，通过修改`--batch-size`参数来设置每个批次的样本数量。例如，如果将`--epoch`设置为300，`--batch-size`设置为8，则训练的总轮数为300，每个批次包含8个样本。

另外，根据引用\[3\]的内容，还可以在自己项目的yaml文件中设置训练的类别数。通过修改`nc`参数来设置类别数，例如`nc: 1`表示训练的类别数为1。

综上所述，yolov5训练时可以通过修改参数来设置训练的数字，包括总轮数、每个批次的样本数量和类别数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOV5实战训练自己的数据集，包含数据集转换，训练~](https://blog.csdn.net/qq_36186473/article/details/121221620)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别](https://blog.csdn.net/m0_62237233/article/details/127328106)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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