Yolov5训练高负载但无日志、未生成.pt权重文件问题

• 修复YAML配置缩进错误
  写配置文件时三引号内的所有内容都带了8个空格的前置缩进，YAML语法对缩进要求严格，nc、train、backbone这类顶层配置项必须顶格写，多余缩进会导致解析器读不到任何有效参数，训练流程空跑后直接退出。重写配置时去掉三引号内每行的前置空格，子层配置统一用2个空格缩进即可。
• 修正训练命令的配置文件路径
  生成的两个yaml文件都存放在yolov5/data/目录下，但训练命令里直接传了文件名，程序默认会在yolov5根目录查找配置文件，无法正确读取data目录下的文件。把训练命令的参数改成--data data/new_data_yaml --cfg data/new_train_yaml即可，也可以直接把两个yaml文件移到yolov5根目录。
• 解决Jupyter环境日志不输出问题
  Notebook环境下用!python执行脚本时，默认会开启输出缓冲，进程异常退出时所有打印内容都不会显示。执行训练命令时加-u参数禁用缓冲即可看到实时日志，修正后的训练命令：

  !python -u train.py --img 416 --batch 5 --epochs 3 --data data/new_data_yaml --cfg data/new_train_yaml
  

• 校验数据集路径
  当前配置里训练集和验证集指向了同一个路径，虽然不会导致训练中断，但验证结果没有参考意义，建议拆分训练集验证集后分别配置路径。另外切到yolov5根目录后手动核对../../Images/RoadSignsPascalVOC/images路径是否存在、目录下是否有有效图片文件，避免因路径错误导致数据集加载为空。类名里的Trafic Light存在拼写错误，正确拼写为Traffic Light，可一并修正避免后续推理显示异常。
• 前置校验方法
  正式启动训练前，可以先写几行测试代码加载data配置，打印数据集样本数量，确认能正常读取图片后再启动训练，避免空跑浪费时间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joshua Jones