(venv) E:\yolov5-master>python train.py --img 640 --batch 4 --epoch 300 --data ./data/A.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --weights weights/yolov5m.pt --workers 0 ?[34m?[1mtrain: ?[0mweights=weights/yolov5m.pt, cfg=./models/yolov5m.yaml, data=./data/A.yaml, hyp=data/hyp.scratch.yaml, epochs=300, batch_size=4, img_size=[640], rect=False, resume=F alse, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket=, cache_images=False, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn= False, workers=0, project=runs/train, entity=None, name=exp, exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, a rtifact_alias=latest, local_rank=-1 ?[34m?[1mgithub: ?[0mskipping check (not a git repository), for updates see https://github.com/ultralytics/yolov5 YOLOv5  2021-6-20 torch 1.9.0+cpu CPU

?[34m?[1mhyperparameters: ?[0mlr0=0.01, lrf=0.2, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0 , obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosai c=1.0, mixup=0.0 ?[34m?[1mtensorboard: ?[0mStart with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ ?[34m?[1mwandb: ?[0mInstall Weights & Biases for YOLOv5 logging with 'pip install wandb' (recommended)

                 from  n    params  module                                  arguments   0                -1  1      5280  models.common.Focus                     [3, 48, 3]   1                -1  1     41664  models.common.Conv                      [48, 96, 3, 2]   2                -1  1     65280  models.common.C3                        [96, 96, 2]   3                -1  1    166272  models.common.Conv                      [96, 192, 3, 2]   4                -1  1    629760  models.common.C3                        [192, 192, 6]   5                -1  1    664320  models.common.Conv                      [192, 384, 3, 2]   6                -1  1   2512896  models.common.C3                        [384, 384, 6]   7                -1  1   2655744  models.common.Conv                      [384, 768, 3, 2]   8                -1  1   1476864  models.common.SPP                       [768, 768, [5, 9, 13]]   9                -1  1   4134912  models.common.C3                        [768, 768, 2, False]  10                -1  1    295680  models.common.Conv                      [768, 384, 1, 1]  11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']  12           [-1, 6]  1         0  models.common.Concat                    [1]  13                -1  1   1182720  models.common.C3                        [768, 384, 2, False]  14                -1  1     74112  models.common.Conv                      [384, 192, 1, 1]  15                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']  16           [-1, 4]  1         0  models.common.Concat                    [1]  17                -1  1    296448  models.common.C3                        [384, 192, 2, False]  18                -1  1    332160  models.common.Conv                      [192, 192, 3, 2]  19          [-1, 14]  1         0  models.common.Concat                    [1]  20                -1  1   1035264  models.common.C3                        [384, 384, 2, False]  21                -1  1   1327872  models.common.Conv                      [384, 384, 3, 2]  22          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]  23                -1  1   4134912  models.common.C3                        [768, 768, 2, False]  24      [17, 20, 23]  1     56574  models.yolo.Detect                      [9, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [192, 384, 768]] E:\yolov5-master\venv\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please d o not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at  ..\c10/core/TensorImpl.h:1156.)   return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode) Model Summary: 391 layers, 21088734 parameters, 21088734 gradients, 50.5 GFLOPs

Transferred 498/506 items from weights\yolov5m.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 86 .bias, 86 conv.weight, 83 other ?[34m?[1mtrain: ?[0mScanning 'yolo_A\train' images and labels...:   0%|                                                                                                      | 0/22 [00: ?[34m?[1mtrain: ?[0mScanning 'yolo_A\train' images and labels...0 found, 1 missing, 0 empty, 0 corrupted:   5%|██▍                                                   | 1/22 [00:02