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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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