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ubuntu训练yolov8

时间: 2025-01-18 11:58:00 浏览: 38

### 设置和运行YOLOv8训练 #### 准备工作为了确保顺利安装并运行YOLOv8，在Ubuntu环境下需确认已正确安装CUDA工具包以及cuDNN库，可通过命令`nvidia-smi`和`nvcc -V`验证GPU驱动及CUDA版本是否正常[^3]。 #### 下载工程与环境配置通过Git克隆YOLOv8项目仓库至本地： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ ``` 创建虚拟环境以隔离依赖项，并激活该环境： ```bash python3 -m venv yolov8-env source yolov8-env/bin/activate ``` 更新pip到最新版并安装必要的Python包： ```bash pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` 上述操作完成后，还需确保PyTorch能够识别到GPU设备。可以通过导入torch模块并在Python交互界面中执行`torch.cuda.is_available()`来检验这一点[^2]。 #### 数据准备定义数据集结构，通常包括图像文件夹(images)、标签文件夹(labels)，并将这些路径写入自定义的数据配置yaml文件内。此步骤对于成功加载个人定制化数据至关重要[^1]。 #### 开始训练进入指定目录后，利用预设参数启动训练过程。下面是一条完整的命令示例用于初始化检测任务的训练流程： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=ultralytics/cfg/datasets/dataset.yaml batch=8 epochs=200 imgsz=640 workers=32 device=0 ``` 这里设置了批量大小(batch size)为8,迭代次数(epochs)设定为200次，输入图片尺寸(imgsz)调整到了640×640像素，同时指定了使用的计算资源(device)[^4]。

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