用cpu训练yolov8模型
时间: 2025-07-04 22:50:59 浏览: 3
### 使用 CPU 训练 YOLOv8 模型的方法及配置教程
尽管 GPU 是训练深度学习模型的首选硬件,但在某些情况下可能无法访问 GPU 资源。此时可以通过调整设置来实现基于 CPU 的模型训练。
#### 配置环境
为了在本地环境中使用 CPU 进行训练,需确保安装了支持 CPU 的 PyTorch 版本以及其他必要的依赖项。以下是基本的 Python 环境初始化脚本:
```bash
pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
上述命令会下载适用于 CPU 的 PyTorch 和 Ultralytics 库版本[^1]。
#### 修改代码以适应 CPU 训练
默认情况下,Ultralytics 提供的 YOLOv8 实现会在可用的情况下优先选择 GPU 设备。如果希望强制使用 CPU,则需要显式指定设备参数 `device='cpu'`。以下是一个完整的训练示例代码片段:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预定义的 YOLOv8 模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 设置并启动训练过程,指定 device 参数为 'cpu'
results = model.train(
data="path/to/data.yaml", # 数据集路径
epochs=50, # 总共运行的 epoch 数量
batch=16, # 批次大小
imgsz=640, # 输入图像尺寸
device='cpu', # 强制使用 CPU
name="yolov8_cpu_train" # 日志保存名称
)
```
通过以上方法即可完成对 YOLOv8 模型的 CPU 训练操作[^2]。
#### 注意事项
由于 CPU 的计算能力有限,在处理大规模数据集或复杂网络结构时可能会遇到性能瓶颈。因此建议适当减少批次大小 (`batch`) 或降低输入分辨率 (`imgsz`) 来优化资源利用率。
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