yolo11多卡训练

要使用多张GPU卡进行YOLOv11模型训练，需要对训练脚本进行一些配置和调整。以下是一些关键步骤： ### 1. 环境准备 确保你的系统支持多GPU训练，并且已经安装了必要的库，如PyTorch、CUDA以及相关的深度学习框架。YOLO系列模型通常基于PyTorch实现，因此你需要确认PyTorch是否支持多GPU并行计算。 ```bash # 安装必要的依赖项 pip install torch torchvision torchaudio ``` ### 2. 修改训练脚本以启用多GPU训练 在YOLO的训练脚本中，通常可以通过设置`device`参数来启用多GPU训练。例如，在训练代码中添加以下逻辑： ```python import torch from ultralytics import YOLO # 检查可用的GPU数量 device_count = torch.cuda.device_count() print(f"Available GPUs: {device_count}") # 加载预训练模型 model = YOLO("yolo11n.pt") # 可根据需求选择不同的模型版本（n, s, m, l, x） # 如果有多个GPU，则使用DataParallel进行多GPU训练 if device_count > 1: model.model = torch.nn.DataParallel(model.model) # 开始训练 results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640) ``` ### 3. 配置分布式训练（可选） 对于大规模数据集或高性能需求，可以考虑使用分布式训练（Distributed Data Parallel, DDP）。这种方法比`DataParallel`更高效，尤其适用于多节点训练。以下是基本的DDP配置示例： ```python import os import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from ultralytics import YOLO def setup(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' os.environ['MASTER_PORT'] = '12355' dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): dist.destroy_process_group() def train(rank, world_size): setup(rank, world_size) # 加载模型并将其移动到指定设备 model = YOLO("yolo11n.pt").to(rank) ddp_model = DDP(model.model, device_ids=[rank]) # 替换原始模型中的网络结构为DDP封装后的版本 model.model = ddp_model # 开始训练 results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640) cleanup() if __name__ == "__main__": world_size = torch.cuda.device_count() torch.multiprocessing.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) ``` ### 4. 数据增强与优化 为了提高训练效率和模型性能，建议采取以下措施： - **数据增强**：通过随机裁剪、旋转、翻转等方法增加数据多样性。 - **批量大小调整**：适当增加`batch size`以充分利用多GPU资源。 - **学习率调整**：根据GPU数量动态调整学习率，通常按比例缩放（如线性缩放）。 ### 5. 监控与调优 在训练过程中，使用工具如TensorBoard监控训练进度，并定期保存检查点。同时，可以根据验证集的表现调整超参数，例如学习率、权重衰减等。 ---