训练yolov8使用双GPU怎么设置

在使用 YOLOv8 并且希望利用双 GPU 进行模型训练时，可以通过 `torch.distributed` 或者直接调整配置文件中的参数（如果使用的库支持）来完成设置。 ### 方法一：通过命令行指定设备数量 如果你正在使用 Ultralytics 提供的官方版本，并希望通过简单的指令启用多 GPU 训练，则可以在调用脚本的时候添加 `--device` 参数。例如： ```python # 命令行启动YOLOv8训练并指定多个GPU !yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=coco.yaml epochs=50 imgsz=640 device=[0,1] ``` 这里的 `[0,1]` 表示我们选择的是第 0 和 第 1 张 GPU 卡进行分布式数据并行 (DDP) 训练。 --- ### 方法二：手动修改代码中 Trainer 的部分 若你需要更加自定义的方式来进行双卡或多卡训练，你可以对源码稍作改动或扩展。具体步骤如下: #### 步骤1 - 导入必要模块 首先确保已经正确导入了相关的 torch 模块用于分布式的初始化以及后续操作： ```python import torch from ultralytics import YOLO ``` #### 步骤2 - 初始化Distributed环境 为了能让PyTorch知道如何协调两个独立显存上的计算资源，在开始任何实际运算之前必须先执行以下语句之一(这里假设每台机器上只有一个节点包含两块可用gpu): ```python def init_distribute_mode(args): if 'RANK' in os.environ and 'WORLD_SIZE' in os.environ: args.rank = int(os.environ["RANK"]) args.world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) args.gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK']) elif 'SLURM_PROCID' in os.environ: # SLURM environment detected. pass else: print('Not using distributed mode') args.distributed = False return args.distributed = True dist.init_process_group( backend='nccl', init_method=args.dist_url, world_size=args.world_size, rank=args.rank) torch.cuda.set_device(args.gpu) init_distribute_mode(your_args_instance_here) ``` 注意这个函数会根据当前运行环境中是否存在特定变量(RANK,WORLD_SIZE等), 自动判断是否进入distribution模式. #### 步骤3 - 修改Trainer以兼容multi-gpu场景 接下来就是将原本单进程下的trainer对象替换为支持ddp的形式: ```python model = YOLO("yolov8s.pt") if is_main_process(): # Only the master process should save logs/models etc.. results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=100, batch=-1, imgsz=640) else: def dummy_train(): while not training_done_flag: time.sleep(5) dummy_train() ``` 其中`is_main_process()`可以从pytorch文档找到相应实现逻辑；另外还需要保证各个子进程中共享同一份停止标志位(`training_done_flag`)以便适时退出循环等待状态. 以上内容提供了一种基于原始超参数基础上增加distribtuion能力的方法论指导, 实际应用时可能需要进一步针对项目特点做适配处理. << 当您尝试在具有超过一块图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)系统之上加速深度学习算法如YOLOV8之类的任务期间遇到了挑战么? 上述介绍展示了两种途径去达成这一目标:一种简便快捷地依靠预构建好的CLI接口选项;另一种则深入到内部结构当中给予用户更大灵活性但同时也增加了复杂度. 根据个人需求选取合适策略吧! >>