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运行之前确保设定正确如下几个参数。

    parser.add_argument("--weights", type=str, default="weights/yolov5l.pt" , help="initial weights path")
    parser.add_argument("--cfg", type=str, default="models/yolov5l.yaml", help="model.yaml path")
    parser.add_argument("--data", type=str, default="data/coco128.yaml" , help="dataset.yaml path")
    parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=4, help="total batch size for all GPUs, -1 for autobatch")
    parser.add_argument("--workers", type=int, default=4, help="max dataloader workers (per RANK in DDP mode)")

建议刚开始时batch-size和workers的参数设置小一点，数值过大会导致卡顿或者运行缓慢。

笔者使用的是4G的独显，参数均设置为4-6，可正常运行。

正常启动后，如果运行比较慢或者卡顿。先保持程序运行，并且进入任务管理器检查设备运行情况。

如果设置的是用CPU或者特定GPU进行训练，注意观察负载，如果不符合预期，则需要检查以下代码。

parser.add_argument("--device", default=0, help="cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu")

对应参数设置为任务管理器中硬件编号后方可正常运行。比如期望使用GPU0，则设置为default=0。

本文标签： 如何解决缓慢电脑

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