yolov8使用gpu加速
时间: 2025-04-25 17:33:36 浏览: 39
### 配置和使用GPU加速YOLOv8训练和推理
#### 使用NVIDIA TensorRT进行GPU加速
为了利用GPU加速YOLOv8模型的训练和推理,可以通过NVIDIA TensorRT来实现高效的性能提升。具体来说,在C++环境中部署YOLOv10并实现GPU加速的方法同样适用于YOLOv8[^1]。
对于YOLOv8而言,有专门针对该版本的TensorRT加速教程可供参考。这不仅涵盖了理论介绍还提供了详细的步骤指导以及必要的代码片段,使得开发者能够更轻松地上手实践[^3]。
#### 安装CUDA工具包
确保安装了适当版本的CUDA工具包是至关重要的一步。例如,在路径`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6`下找到对应的安装文件,并按照官方文档完成设置过程[^4]。
#### Python环境下的快速入门指南
在Python环境下,借助于Ultralytics库可以非常方便地加载预训练好的YOLOv8模型或者自定义配置文件创建新的实例。下面是一些基本的操作演示:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 或者 'yolov8n.pt' 加载预训练权重
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3)
results = model.val()
success = model.export(format='onnx')
```
这段代码展示了如何初始化一个YOLOv8网络结构、执行训练任务、验证模型效果最后导出为ONNX格式以便后续进一步优化处理[^5]。
#### 利用OpenVINO进行多平台支持
除了专注于NVIDIA显卡外,如果目标设备包含了Intel CPU或其他兼容硬件,则考虑采用OpenVINO作为解决方案之一。它是一个强大的推理引擎,特别适合那些希望获得跨不同计算资源灵活性的应用场景[^2]。
阅读全文
相关推荐


















