在yolov5训练时，参数workers定义了用于数据加载的进程数。其默认值为0，表示只使用一个主进程。但如果你有多个CPU核心，可以通过设置workers值来并行地执行数据加载，从而提高数据加载速度，缩短训练时间。
举个例子，如果你有一台有8个CPU核心的机器，可以将workers设置为8。这样，在数据加载时就会使用8个进程来并行执行，加快了数据加载速度。
另外，workers的取值也受到其他参数的限制。比如，如果你的batch-size很小，比如只有2，那么设置workers为4或8并不能改善训练速度，反而会降低训练速度。
在yolov5训练时，参数batch-size定义了每个批次(batch)的图片数量。其默认值为16，即每个批次处理16张图片。batch-size通常会影响训练过程中的内存使用和训练速度。
举个例子，如果你的GPU显存比较小，只有4GB，那么你可能需要将batch-size设置为4或8，以免内存不足导致训练失败。
同时，batch-size还会影响到训练速度。一般来说，较大的batch-size可以充分利用GPU的计算能力，从而提高训练速度。但是，如果batch-size过大，可能会导致梯度计算时内存占用过大，从而导致GPU崩溃或训练失败。因此，需要根据自己的GPU性能和任务要求来确定最佳的batch-size。
综上所述，workers和batch-size是影响yolov5训练的两个重要参数，需要根据具体任务要求和硬件性能的限制来进行适当调整。
下面是两个使用示例：
python3 train.py --batch 32 --workers 8 --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --name output
这里，我们设置batch-size为32，workers为8，使用coco数据集，yolov5s模型，预训练权重为yolov5s.pt，输出结果放置在output文件夹中。
python3 train.py --batch 16 --workers 4 --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5m.yaml --weights '' --epochs 300 --name mymodel
这里，我们设置batch-size为16，workers为4，使用自定义数据集，yolov5m模型，不使用预训练权重，训练300个epochs，并将输出的模型保存为mymodel。
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