yolov5 --workers

时间: 2023-10-09 14:10:58 浏览: 76
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yolov5

`yolov5` 是一个目标检测算法，`--workers` 参数用于设置数据加载器 `DataLoader` 中的工作线程数量。默认值为 `0`，表示只使用主进程加载数据，将其设置为一个大于 `0` 的整数可以在数据加载时使用多个进程来加速数据读取，提高训练效率。通常推荐将其设置为 CPU 核心数的一半。例如，如果你的机器有 8 个 CPU 核心，可以将 `--workers` 设置为 4。
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训练模型时可以使用以下命令：python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch....

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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 286, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "E:\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 172, in __iter__ yield next(self.iterator) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1328, in _next_data idx, data = self._get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1284, in _get_data success, data = self._try_get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1145, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 19928, 15752) exited unexpectedly

根据你提供的错误信息，这是在运行YOLOv5的训练脚本时出现的错误。错误信息显示，DataLoader的worker进程出现了异常退出，可能是由于某些原因导致数据加载失败。建议你检查一下数据集是否正确加载，并且文件路径是否...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:\\yolov5-5.0\\VOC2007\\JPEGImages\\trainhard_hat_workers17.png'

这个错误是由于找不到指定的文件或目录引起的。根据您提供的引用信息，有几个可能的原因和解决方法可以考虑。 首先，根据引用，文件或目录'/datasets/outputs/train.idx' 无法找到。可能是由于文件或目录路径不正确...

yolov7-tiny训练自己的数据集

python train.py --weights yolov7-tiny.pt --data data/your_dataset.yaml --epochs 300 --batch-size 8 --cfg cfg/training/yolov7-tiny-silu.yaml --workers 0 --device 0 --img-size 640 640 其中，--...

上述回答还是不能解决问题，我提供完整报错信息，请结合具体更加实际的解决方法：Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.26, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp Starting training for 50 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:19<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 304, in train loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 117, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 211, in build_targets indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64 Process finished with exit code 1

根据你提供的完整报错信息，问题出现在utils/loss.py" 文件的第 211 行，具体错误是由于将 Float 类型转换为 __...另外，你还可以参考 YOLOv5 的官方文档或者官方论坛，看是否有其他用户遇到类似问题并给出了解决方案。

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

这个错误是因为在读取 YAML ...with codecs.open('cfg/training/yolov7.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) 请确保你的代码中正确指定了文件的编码方式。

--cache --evolve 300 --weights yolov5s.pt --data data/data3floor.yaml --workers 1 --batch-size 8

- --workers: 工作线程的数量。 - --batch-size: 批处理大小。 这些参数用于配置和控制一个程序的行为。具体的程序功能和使用方法需要根据上下文来确定。如果你能提供更多关于这个程序的信息，我可以给出更具体...
-

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2. https://stackoverflow.com/questions/53998282/how-does-the-number-of-workers-parameter-in-pytorch-dataloader-actually-work 3. https://www.zhihu.com/question/422160231 4. ...

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