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前言
在上篇文章中，我们已经了解并学会如何使用yolov5这个开源项目，在这篇文章中，我们将会进行模型训练，使用自己训练出的权重文件实现我们的垃圾分类功能。
一、基本概念
1、什么是权重文件？
权重文件保存的就是训练好的网络各层的权值，也就是通过训练集训练出来的。训练好之后，应用时只要加载权值就可以，不再需要训练集了.
2、GPU与CPU的区别
参考学习：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106385370?ivk_sa=1024320u
CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，GPU会大幅提高计算效率。简单地说，CPU擅长分支预测等复杂操作，GPU擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动，一个是大量并行的工作。
3、深度学习框架
参考学习：https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6/22718084?fr=aladdin
在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架是非常重要的，因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。研究者们使用各种不同的框架来达到他们的研究目的，侧面印证出深度学习领域百花齐放。全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。
在深度学习初始阶段，每个深度学习研究者都需要写大量的重复代码。为了提高工作效率，这些研究者就将这些代码写成了一个框架放到网上让所有研究者一起使用。接着，网上就出现了不同的框架。随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来。 [1] 全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45842280/article/details/123312472
Author: 小嵌同学
Title: 基于YOLOv5开源项目实现垃圾分类功能(2)
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