python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128

这是一个使用 YOLOv5 模型在 COCO 数据集上训练的命令行代码。具体参数解释如下：

- `--data coco.yaml`：指定数据集配置文件，这里是 COCO 数据集的配置文件；
- `--epochs 300`：指定训练轮数，这里设置为 300；
- `--weights ''`：指定预训练权重文件的路径，这里为空，表示不使用预训练权重；
- `--cfg yolov5n.yaml`：指定 YOLOv5 模型的配置文件，这里使用的是 yolov5n.yaml；
- `--batch-size 128`：指定批量大小，这里设置为 128。

需要注意的是，运行该命令需要在 YOLOv5 代码库的根目录下执行。

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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 文件时使用了 GBK 编码，但在第233个位置出现了非法的多字节序列，导致无法解码。你可以尝试以下解决方法：

1. 将文件编码改为 UTF-8 或其他可支持的编码格式。
2. 使用适当的编码解码器来读取文件，例如使用 `utf-8` 编码器：

import codecs

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。

yolov5train.py参数解析

Yolov5train.py 是一个用于训练 YOLOv5 模型的 Python 脚本。该脚本使用 argparse 库来创建一个命令行界面，以便用户可以灵活地指定模型的训练参数。Yolov5train.py 可以解析以下参数：

1. --img-size: 图像大小，用于调整训练图像的宽和高（默认值为640）。
2. --batch-size: 批处理大小，用于设置模型的每个批次的输入大小（默认为16）。
3. --epochs: 训练的轮数，表示要对数据集进行多少次迭代（默认为300）。
4. --data: 训练数据的位置路径，包括 train.txt 和 test.txt 文件（默认值为./data/coco128.yaml）。
5. --cfg: YOLOv5 模型的配置文件路径（默认为yolov5s.yaml）。
6. --weights: 预训练权重路径（默认为COCO 预训练权重）。
7. --cache-images: 是否缓存图像以及对应的处理结果（可选参数）。
8. --device: 使用的设备类型（可选参数，默认为cuda）。
9. --name: 训练过程中的实验名称（可选参数，默认为'exp'）。
10. --bucket: 可选云端存储桶（可选参数）。
11. --hyp: 超参的配置文件路径（可选参数，默认为data/hyp.finetune.yaml）。
12. --rect: 是否使用矩形数据增强方式（可选参数）。
13. --resume: 是否从先前的检查点继续训练模型（可选参数）。
14. --project: 项目路径，用于指定日志/权重保存位置（可选参数）。

注意：以上参数并非全部，具体参数可参考脚本中的代码。