yolo 使用GPU序列
时间: 2025-05-14 15:56:43 浏览: 16
### YOLO 模型 GPU 加速配置教程
为了实现 YOLO V8 的 GPU 加速,需要完成以下几个方面的设置:
#### 1. 环境准备
确保计算机已安装 NVIDIA 显卡并支持 CUDA 技术。通过命令 `nvidia-smi` 可以验证显卡驱动程序以及当前系统的 CUDA 版本[^1]。
如果尚未安装合适的驱动程序或者 CUDA 工具包,则需前往官方资源页面下载对应版本的工具链。例如,在 Windows 平台上,默认路径可能类似于 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\lib\x64` 来存储库文件和头文件[^2]。
#### 2. PyTorch 安装
PyTorch 是一种流行的深度学习框架,它提供了对 GPU 计算的支持。可以通过 pip 命令快速安装适合特定硬件环境的 PyTorch 软件包。推荐访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新的安装指南,并按照提示选择匹配的操作系统、CUDA 版本等参数执行如下形式的命令:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
此操作将自动拉取兼容指定 CUDA 版本(此处假设为 cu121 即 CUDA 12.1)的相关依赖项到本地环境中。
#### 3. 验证 GPU 支持状态
成功搭建好上述基础之后,可以编写一小段测试脚本来确认一切正常运作无误:
```python
import torch
if __name__ == "__main__":
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print(f"Using {device} device.")
model = torch.nn.Linear(10, 2).to(device)
input_tensor = torch.randn((1, 10)).to(device)
output = model(input_tensor)
print(output)
```
运行以上代码片段后应该能够观察到来自 GPU 设备上的计算结果输出;否则表明可能存在某些环节未正确部署到位。
#### 4. 使用 Ultralytics 提供的预训练权重进行微调或预测
Ultralytics 开发团队维护了一个非常友好的 Python 库用于简化基于 YOLOV5/V7/V8 架构的工作流程。只需简单几步即可加载模型并对图片实施目标检测任务。
首先克隆仓库至本地目录:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
```
接着参照文档说明启动训练过程或是直接载入已有权值做推理演示:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8s.pt') # Load a pretrained model (recommended for best performance)
results = model.predict(source='bus.jpg', save=True, imgsz=640) # Predict with the model on an image and visualize results.
```
注意:当切换到 GPU 上面运算的时候记得调整 batch size 参数大小以便充分利用多核处理器带来的性能提升优势。
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