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ultralytics多卡训练

时间: 2025-06-11 15:33:21 浏览: 21
### 使用Ultralytics框架进行多GPU训练 在使用Ultralytics框架进行多GPU训练时,主要依赖于PyTorch的分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)功能[^2]。以下内容详细介绍了如何配置和执行多GPU训练。 #### 1. 环境准备 确保系统已正确安装PyTorch,并支持多GPU训练。可以通过以下命令检查GPU是否可用: ```python import torch print(torch.cuda.device_count()) # 输出可用GPU的数量 ``` 如果输出大于1,则说明系统支持多GPU训练。 #### 2. 配置训练参数 在Ultralytics框架中,多GPU训练的配置通常通过命令行或脚本完成。以下是两种常见的配置方式: - **命令行方式**: 使用`yolo`命令行工具时,可以通过`device`参数指定GPU设备。例如: ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml epochs=200 batch=16 device=0,1,2,3 ``` 上述命令将使用编号为0、1、2、3的四块GPU进行训练[^2]。 - **脚本方式**: 如果通过Python脚本进行训练,可以设置`device`参数为`'cuda'`或指定具体的GPU编号。例如: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") if __name__ == '__main__': model.train( data='YOUR_PATH/config.yaml', epochs=200, patience=50, batch=16, imgsz=640, device=[0, 1, 2, 3] # 指定使用的GPU编号 ) ``` #### 3. 注意事项 - **Linux系统支持**:多GPU训练在Linux系统上表现更佳,Windows系统可能存在兼容性问题[^3]。 - **批量大小调整**:当使用多GPU时,建议适当增加批量大小(`batch`),以充分利用GPU资源。例如,单GPU使用`batch=8`,多GPU时可调整为`batch=16`或更高值。 - **显存优化**:如果遇到显存不足的问题,可以尝试减少`imgsz`参数值(如从640降低到416)或启用梯度累积(`gradient_accumulation`)[^3]。 #### 4. 示例代码 以下是一个完整的多GPU训练示例代码: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") if __name__ == '__main__': model.train( data='data/fall.yaml', # 数据集配置文件路径 epochs=200, # 训练轮数 patience=50, # 早停轮数 batch=16, # 批量大小 imgsz=640, # 输入图像尺寸 device=[0, 1], # 使用的GPU编号 gradient_accumulation=2 # 梯度累积步数 ) ``` ###
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