Roboflow YOLOv5训练后PT权重文件大小始终一致问题咨询

• 模型结构决定参数总量：你用的应该是YOLOv5的nano版本（yolov5n），这个模型的网络结构固定，可训练参数总量是定值。权重文件本质是存储这些参数的数值，无论数据集规模多大，参数的数量不会改变，只是参数取值被更新，因此文件大小基本恒定。14.6MB正好是yolov5n预训练权重的典型大小。

• 权重文件的存储逻辑：PyTorch的.pt文件存储的是模型的参数张量，张量的维度由模型结构决定，和数据集规模无关。哪怕换更大的数据集训练，也只是调整这些张量里的数值，不会增减张量的数量或维度，所以文件大小不会有明显变化。

• 验证与调整建议：你可以查看Notebook里加载的初始模型配置，确认是否指定了yolov5n。如果需要更大的权重文件，可尝试YOLOv5s、YOLOv5m等更大的模型版本，它们的参数更多，权重文件大小会相应提升（比如yolov5s约27MB）。

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