if __name__ == '__main__':
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, help='total batch size for all GPUs')
含义：batch-size设置多少就表示一次性将多少张图片放在一起训练，就是一次往GPU哪里塞多少张图片了，如果设置的太大会导致爆显存，一般设置为8的倍数，我这里设置的是4，会一次性训练4张图片。
train.py中关于workers设置代码如下：
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
workers是指数据装载时cpu所使用的线程数，默认为8，但是按照默认的设置来训练往往会导致我们的CPU爆内存，会导致其他进程进行关闭（例如浏览器），我的电脑设置为4是刚刚可以利用完内存