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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