如何关闭yolov8的AMP

YOLOv8是一种目标检测算法，它可以用于训练和推理。在使用YOLOv8进行训练时，可以使用amp（混合精度）来加速训练过程。在使用YOLOv8进行训练时，您可以按照以下步骤使用amp: 1. 克隆YOLOv8仓库: ``` git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git ``` 2. 使用VOC2007数据集，并修改VOC.yaml文件以去除VOC2012的相关内容。 3. 禁用amp（混合精度）: ``` # FILE: ultralytics/yolo/engine/trainer.py ... def check_amp(model): # Avoid using mixed precision to affect finetune return False # <============== modified(修改部分) ... ``` 4. 加载模型并指定训练参数开始训练，例如： ``` from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 从yaml文件加载 model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 (推荐) model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 从 YAML加载 然后再加载权重 # 指定训练参数开始训练 model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 在上述代码中，通过指定数据集、训练轮数和图像大小等参数来训练模型。请注意，使用amp进行训练可能会加快训练过程，但也可能会对模型的性能产生一些影响。因此，是否使用amp取决于实际需求和硬件条件。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/130155924)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [YOLOv8训练参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）](https://blog.csdn.net/qq_37553692/article/details/130898732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *3* [YOLOv8训练参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131047101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

### YOLOv8 AMP 实现与应用 YOLOv8 中引入了自动混合精度（AMP, Automatic Mixed Precision），这有助于加速训练过程并减少显存占用。通过利用 NVIDIA Tensor Cores 提供的支持，在支持的 GPU 上可以显著提高性能。 #### 启用 AMP 训练 为了启用 AMP，通常只需要在训练脚本中设置相应的参数即可。对于 PyTorch 版本的 YOLOv8，可以通过传递 `--device` 参数指定使用 CUDA 设备，并且添加 `--fp16` 或者 `--half_precision` 来开启半精度浮点数运算模式[^3]： ```bash python train.py --data coco.yaml --cfg yolov8.yaml --weights '' --batch-size 16 --epochs 100 --device 0 --fp16 ``` 上述命令将在单个 GPU 上以 FP16 格式执行模型训练，从而实现更高效的计算资源利用率。 #### 自动混合精度的工作原理 当启用了 AMP 功能之后，框架会动态调整不同层之间的数据类型表示形式。具体来说，网络中的某些部分会被转换成较低位宽的数据类型（如 float16），而其他敏感区域则保持较高精度（float32）。这种策略能够在不影响最终检测效果的前提下大幅降低内存带宽需求以及提升吞吐量[^4]。 此外，PyTorch 的 amp 库提供了方便的方法来管理这些细节，使得开发者无需手动修改源码就能轻松集成此特性到现有项目当中去。 #### 注意事项 尽管 AMP 能够带来诸多好处，但在实际部署前仍需注意一些潜在的风险因素。例如，由于数值范围缩小可能导致溢出错误；因此建议定期监控损失函数的变化情况，确保其稳定收敛而不发散。另外也要测试推理阶段的表现差异，因为并非所有的硬件平台都完全兼容低精度操作[^5]。