关于人工智能yolov5的训练，识别，模型转换相关的帮助文件——简单易懂还算详细

注意！！本文没有yolov5环境搭建相关的步骤知识，不过我很贴心的向你推荐三个搭建环境的精良博客，希望对您们有所帮助

写在前面的话：yolov5搭GPU训练环境真的很搞心态，一定要沉住气，放平心态，喝杯茶放松放松，认真仔细一目一行的看安装过程，开头三个博客写的都特别好，还有还有就是一样要看清楚对应的版本号，推荐CUDA不要安装11.4，因为我最后没找到配套的文件所以不得已又删了重新下的10.2，Torch下载安装的时"torch-1.10.1+cu102-cp37-cp37m-win_amd64.whl"这个文件，是可以和10.2的CUDA和python3.7搭配的。（小建议，不喜勿喷）从零开始完成Yolov5目标识别（一）准备工作_WZT725的博客-CSDN博客_yolov5目标识别从零开始进行yolov5训练！包含萌新踩坑过程https://blog.csdn.net/WZT725/article/details/123398828

史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件_想到好名再改的博客-CSDN博客_yolov5环境配置yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录yolov5环境配置的全过程使用到的工具有1.anaconda，pycharm2.cuda10.2+cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32+pytorch1.5.1+。。。。。。。。ps（pytorch只要大于等于1.5.1即可，本文将在之后说明安装步骤）所需资源：本博客免费提供所有win10的cuda和cudnn，百度云，提取码：elpt以及权重文件百度云，https://blog.csdn.net/qq_44697805/article/details/107702939使用YOLOv5模型进行目标检测！_Datawhale的博客-CSDN博客↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陈信达，华北电力大学，Datawhale成员目标检测是计算机...https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/118425569

• train.py 文件就是用来训练模型的，用pycharm打开后进行调参，就可以进行模型训练了

步骤，或者说需要做的准备：

1. 用Anacanda创建一个专门用于yolov5的python环境（Anacanda就相当于python的多环境管理器）
2. 用labelImg做好的yolo标注文件（图片和txt文件），并放在正确的文件目录内（看下一条）
3. 创建一个.yaml格式的训练配置文件，在里面写上下面信息

“被训练图片目录train”

“测试图片目录val”

“调试信息目录test”

“被检测目标的数量nc”

“被检测目标的名称names”

那么在data文件夹中就会有这样的目录格式

data
┗	datasets
    ┣	images
    ┃	┣	train	（这里放训练图片）
    ┃	┣	val	（这里放测试图片）
    ┃	┗	test
    ┗	labels
        ┣	train	（这里放标注信息txt）
        ┣	val	（这里也放上标注信息txt）
        ┗	test

1. 然后在”.\data\hyps\”目录里面在创建一个.yaml文件，用来调整训练模型的具体参数（好像是叫超参数吧）

里面一些参数的具体意义在后面有英文注释，翻译一下勉强能看，实在看不了还可以百度

1. 以上操作都做完后基本就可以开始进行模型训练了，训练也有两种方式：

1. 用Pycharm打开工程后，先右上角  图标配置python运行环境，还记得步骤第一步用Anacanda新建的那个python环境吗？就是选择那个环境。打开train.py这个文件，就会自动开始进行库检测，一般情况下应该是可以自己下的，如果没有自动下而且还报Error，不要慌张，如果是库没装就在下面终端  里面pip install [库]手动安装一下
2. 在外部用cmd指令进行训练时，按Win+R输入cmd打开命令终端，输入activate [Anacanda新建的python环境名]，比如我创建的python的环境是yolov5test，那么我就输入activate tolov5test然后回车就行了，在终端看到

   (yolov5test)  C:\Users\Lenovo>_

   这样的样式的时候，就代表你已经进入到你在第一步创建的python环境了；然后就是用cd命令来把cmd执行目录跳转到到你的yolov5目录中去，就比如我的yolov5在F:\D_\YoLo\yolov5-master这个目录，那我我在终端输入cd F:\D_\YoLo\yolov5-master就行了（注意：因为cmd默认是在C盘，如果要跨盘符跳转，可以先在cmd中输入f:然后回车，就可以跳转到F盘了，之后在用cd命令就能正常跳转目录了）， ；在这之后，就可以先输入

   python -m pip install -r requirements.txt

   这个命令进行模块安装，过程可能会很慢，需要耐心等待；在准备了那么多之后，就可以进行训练工作了，在cmd中先输入

   python train.py --weights weights/yolov5l.pt --data data/kaixuan.yaml --batch-size 16 --workers 16 --epochs 50 

   看着是不是超级长，其实主要的也就是python train.py，后面的就是传入的参数“--参数类型 参数”，这里列举几个常用的：

        其实在上一个方法里也可以改这里每个参数后面的default来达到改参的目的；调完参后就可以愉快的进行模型训练了

什么？你说报错了？还看不懂？不慌，我这边稍微列举我遇到的几个报错信息：

        1. OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 

        问题：Anacanda安装的盘分配的虚拟内存太少或者没分配。

        解决：此电脑右键 -> 属性 - > 高级系统属性 -> 高级 -> 设置 -> 高级 -> 更改 -> [驱动器中选择Anacanda安装的盘符] ->  自定义大小 -> [更改“初始大小”和“最大值”，参考值20480] -> 设置 -> 确定 -> 确定 -> 确定

        参考文章：[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。_Fate丶残影的博客-CSDN博客_python页面文件太小,无法完成操作

        2. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

        问题：意思是要初始化一个libiomp5md.dll文件，但是发现这个文件已被初始化了。

        解决：在本项目的环境目录下搜索libiomp5md.dll，直接删除搜索项第二个。

        参考文章：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized._小唐Sir~的博客-CSDN博客_libiomp5md.dll

        3. RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution 

        问题：batch_size太大，内存不足。

        解决：调小bantch_size，我GPU4G显存，写的是3.

        参考文章：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution_hye0501的博客-CSDN博客

        4. Broken PipeError: [Errno 32] Broken pipe 

        问题：Windows使用DataLoader时设置num_workers的问题。

        解决：改变--workers的值，写0或者8

        参考文章：解决pytorch报错BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe_Xavier Jiezou的博客-CSDN博客_broken pipe pytorch

        5. RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch) 

        问题：显存被挤炸了。

        解决：

1. 换模型（--weights 这个参数所使用的模型，一般推荐yolov5l.pt，比较均衡，比yolov5x.pt小，比yolov5s.pt大）。
2.  还是调小bantch_size。

参考文章： RuntimeError: CUDA out of memory（已解决） - 简书（他说的是可能会有程序占用所以显存才少）

解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB total capacity； 1 - it610.com（他说关掉一些功能减少显存占用）

• detect.py文件是用已训练模型来进行目标识别的文件

写在前面，看了上面的步骤5的第二条后相信你已经可以进入环境进行一些操作了，那么直接贴出指令

python detect.py --source ./data/images/example.jpg --weights weights/yolov5s.pt --conf-thres 0.25

跟上面说的一样，这里面也是会传入一些参数，--source [被识别的文件或者文件夹路径]  --weights [识别使用的模型路径] --conf-thres [置信度]

就这么简单，输出后的识别文件在runs/exp[?num]文件夹中

• export.py文件我理解是用来做模型格式转换的文件

为什么要做模型转换？当然是为了移植啊，就比如我，我会把训练好的.pt转换成.tflite文件，然后在移植到我自己的Android Studio工程中去。

值得注意的是，这个py文件可能第一次运行的时候也运行不同，也会提示一些库没安装，这里还是建议自己根据Error提示信息手动百度解决问题或者pip install [库名]手动下载。

指令：

python export.py --weights debug.pt --include tflite --img 320

参数：--weights [被转换的.pt模型] --include [需要的转化后的模型格式，这里就是.tflite模型] --img [精度？]

重要提示：其实还有一个参数是--int8，这个没有参数，直接相当于声明一下，重点是有时候--int8和--img之间是有绑定关系的，但这也取决于被移植的程序的定义，我android studio程序中如果转换出来是--int8模型，但是--img不是320，那么打包出来的程序就会闪退报错，这也是我进行程序移植的时候踩的坑

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