YOLOV5训练数据时，出现数据量过少的报错。

1.问题描述

当我们测试一个网络是否可用时，我们往往会先用比较少的数据量进行测试(因为打标签太麻烦了，万一打好的标签不能用就比较麻烦了)，但是数据量少会出现如下错误。

[Warning] 使用sgd优化器时，建议将训练总步长设置到50000以上。
[Warning] 本次运行的总训练数据量为139，Unfreeze_batch_size为2，共训练300个Epoch，计算出总训练步长为20700。
[Warning] 由于总训练步长为20700，小于建议总步长50000，建议设置总世代为725。
Traceback (most recent call last):
  File "F:/dragon_fruit/yolov5/train.py", line 468, in 
    raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。")
ValueError: 数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。

2.解决办法

我们只需要把batch_size调小一点就可以了。

比如将batch_size调小成1（原来是8）

Unfreeze_batch_size = 1(这里原来是8)