yolov8训练用多个显卡
时间: 2025-04-19 11:30:41 浏览: 37
### 配置和使用多GPU加速YOLOv8训练
为了有效利用多个GPU来加速YOLOv8模型的训练,可以通过指定要使用的GPU设备ID并调整相应的参数来进行配置。具体方法如下:
#### 设置环境变量
在启动训练脚本之前,可以先通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来定义可见的GPU列表。这一步骤确保只有特定编号的GPU会被用于训练过程。
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
```
上述命令使得仅第0号和第1号GPU参与计算[^4]。
#### 修改train.py文件中的参数
对于基于Python脚本的方式,在`train.py`中加入或修改以下几项关键参数以支持多GPU训练:
- `device`: 列表形式传入想要调用的具体GPU ID。
- `workers`: 并行工作的线程数,通常设为CPU核心数量的一半左右可获得较好性能。
以下是具体的代码片段展示如何配置这些选项:
```python
if __name__ == '__main__':
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 设定可见的GPU
model = YOLO('/path/to/model/yolov8s.pt')
results = model.train(
data='/path/to/dataset/coco.yaml',
epochs=5000,
imgsz=640,
batch=8,
device=[0, 1], # 使用两个GPU进行分布式训练
workers=8,
patience=50
)
```
这段代码展示了如何加载YOLOv8模型以及设定数据集路径和其他必要的超参数,并指定了两块GPU共同完成训练任务。
#### 命令行方式执行
除了直接编辑源码外,还可以通过命令行传递参数的方式来开启多GPU训练模式。例如:
```bash
python train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov8s.pt --device 0,1
```
这条指令同样实现了双卡协同工作,其中`--device`后的值代表所选GPU的索引号[^2]。
综上所述,无论是采用编程接口还是命令行工具都可以轻松实现YOLOv8的多GPU训练配置。值得注意的是,当涉及到更多高级特性如DDP(DistributedDataParallel)时,则需进一步查阅官方文档获取指导。
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