YOLOv5训练速度慢的一些解决方法，YOLOv5训练速度优化方法，解决训练缓慢问题

摘要：针对YOLOv5训练速度慢的问题，可以采取一些解决方法。可以尝试优化模型结构来减少计算量，从而提高训练速度。使用高性能的计算资源，如GPU，可以加速训练过程。调整训练时的批次大小和学习率等参数也可以对训练速度产生影响。数据增强和预训练等技术也有助于提高训练效率。通过优化模型、使用高性能计算资源以及调整训练参数，可以有效解决YOLOv5训练速度慢的问题。

博主使用的电脑配置是AMD R5 3600，Nvidia RTX3060 12G，16G 3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约包含1200张图片，3个检测目标。

博主正在训练YOLOv5-5.0版本的模型，使用的是yolov5s模型，设置epoch为150（若想得到更好的mAP@0.5:0.95指标，可以增大这个数值，但博主这里收敛得较快所以没有设太大），batch size设为32或64，img size为640x640，其他参数保持默认。

最初训练模型时，每次epoch的训练时间大约需要3分钟，无论如何调整参数，训练时间都没有太大变化，博主曾误以为是没有使用GPU进行计算，因为显存确实被占满了，但GPU的使用率始终在0%和4%之间波动，大部分时间都在0%，博主尝试了许多方法，包括检查CPU、GPU和内存的使用情况，排除了使用CPU进行模型运算的可能性。

我们来探讨模型训练速度慢的可能原因及解决方案：

1、GPU性能不足：如果自己的显卡性能较差，显存较低，建议降低batch size、worker和img size的参数，或者更换一张更好的显卡，这些参数的设置可以在train.py文件中进行，相关图示已随文给出。

2、未使用GPU：这种情况下，只需要检查显存是否被占用，以及是否安装了pytorch和cuda，可以使用特定的代码来查看是否安装了cuda和pytorch，结果如图所示，如果确实是CPU在训练模型，可以通过设置代码来更换GPU进行训练，将default设置为你GPU的编号（单显卡为0）。

3、训练瓶颈：

CPU瓶颈如果CPU占用率很高，同时GPU也在使用，但电脑CPU性能较差，可以通过调整参数尽量使CPU占用率不超过85%。

内存瓶颈内存占用过高时，可以尝试调整参数使内存占用不超过85%-90%。

IO瓶颈这种情况较为复杂，可能涉及硬盘读取、内存到GPU的传输等问题，对于前两种瓶颈，可以尝试通过调整batch size、workers和img size来解决，或更换较小的yolov5模型进行训练，如果问题仍未解决，建议更换硬件或租用云服务器，对于IO瓶颈，则可能需要通过预读取数据、更换硬件等方式来解决。

4、性能过剩：在训练数据量小、模型不复杂的情况下，高端显卡或专业图形卡的计算能力可能无法充分发挥，导致GPU计算速度超过数据读写速度，反而降低了训练速度，对于这种情况，可以尝试关闭缓存功能（将action='store_true'替换为action='store_false'），直接从硬盘读取数据到GPU，以提高训练速度，博主尝试后，一次epoch的时间从3分钟减少到了20秒，提升显著。

大多数情况下的模型训练时间长是因为性能不足或存在瓶颈，但在硬件条件好、数据量不大的情况下，可能是因为性能过剩导致的数据存取时间过长，值得一提的是，虽然训练速度大大提高，但GPU占用率依然较低，博主推测这可能与数据量较小、检测目标数不多有关，未来博主将尝试更新结论，希望能解决GPU占用率低的问题，由于博主计算机功底有限，如有任何问题，欢迎各位读者指正。