YOLOV5训练

此前在相关博文内容中提及了YOLOV5的执行流程及其转换为TensorRT的过程。然而，一般情况下，一个模型需通过数据训练的方式进行优化，方能实现更优质的性能表现。因此，了解并掌握YOLOV5的训练步骤具有重要意义。

训练过程执行分析

Yolov5在GitHub平台上发布了官方的训练脚本。

首次执行时，系统将自动完成数据集的获取，并识别当前计算机的GPU配置情况。若检测结果不符合要求，程序将自动终止运行。因此，请确认您的设备已配备GPU，并且已正确安装CUDA与PyTorch环境。

有关相关验证内容，可查阅以下文章：

[AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解決方案_海滩油炸的博客-博客]( "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解決方案_海滩油炸的博客-博客")

当训练过程启动后，需特别注意batch-size参数的设置。在初次使用2080Ti显卡进行训练时，若将batch-size设定为128，可能会导致显存溢出问题。

在重启设备后，