解决YOLO报错：OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作

前言

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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• 基于DETR的人脸伪装检测
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• YOLOv10训练自己的数据集（交通标志检测）
• YOLO11训练自己的数据集（吸烟、跌倒行为检测）
• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

• 熟悉Python

实验环境

Package                       Version
----------------------------- ------------
matplotlib                    3.3.4
numpy                         1.19.5
Pillow                        8.4.0
pip                           21.2.2
protobuf                      3.19.6
requests                      2.27.1
scikit-learn                  0.24.2
scipy                         1.5.4
sentencepiece                 0.1.91
setuptools                    58.0.4
threadpoolctl                 3.1.0
thulac                        0.2.2
tokenizers                    0.9.3
torch                         1.9.1+cu111
torchaudio                    0.9.1
torchvision                   0.10.1+cu111
tornado                       6.1
tqdm                          4.64.1
traitlets                     4.3.3
transformers                  3.5.1
urllib3                       1.26.20

报错如下

分析原因

在YOLO中，workers参数是一个关键的训练配置，它直接关系到数据加载时的CPU线程数。以下是对YOLO中workers参数的详细解释：

一、workers参数的定义与作用

• 定义：workers参数指的是在数据装载时CPU所使用的线程数。
• 作用：影响内存占用和数据的加载速度。具体来说，workers的数量决定了数据加载到内存（RAM）中的并行度。更多的workers意味着可以更快地找到和加载batch数据，但也会增加CPU和内存的开销。

二、workers参数的设置建议

• 根据服务器配置调整：如果CPU和RAM性能强大，可以设置较大的workers数；反之，则需要设置较小的workers数。
• 考虑数据集大小：如果数据集很大或单张图像很大，也需要适当减小workers数，以避免内存不足的问题。
• 避免设置过大：过大的workers数可能导致CPU和内存开销过大，影响其他进程的稳定运行（如浏览器等）。

三、workers与batch-size的关系

• batch-size：指的是一次性将多少张图片放在一起进行训练，即一次往GPU中送入多少张图片。如果batch-size设置得过大，可能导致GPU显存不足。
• workers与batch-size的配合：在训练过程中，需要合理设置workers和batch-size的数值，以平衡数据加载速度和资源占用。一般来说，workers数可以设置为一个能够充分利用CPU但不会导致内存爆满的值；而batch-size则可以设置为一个能够充分利用GPU显存但不会导致显存溢出的值。

四、实践中的调整策略

• 逐步调整：在实际训练中，可以逐步调整workers和batch-size的数值，观察训练速度、内存占用和显存占用等指标的变化，找到最优的配置。
• 参考经验值：对于某些特定的硬件配置和数据集大小，可以参考其他用户或社区的经验值来设置workers和batch-size。

综上所述，workers参数在YOLO训练过程中起着至关重要的作用。合理设置workers参数可以显著提高数据加载速度、优化资源占用并提升训练效率。因此，在进行YOLO训练时，需要根据实际情况仔细调整workers参数的值。

解决方法

将YOLO中的workers参数设置为0，即workers=0，可解决报错问题。

yolo train model=yolo11n.pt data=../datasets/Smoke-Fall-YOLO-datasets/smoke_fall.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 device=0 workers=0

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
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