YOLOV8使用GPU
时间: 2025-05-31 09:46:34 浏览: 21
### 如何在 YOLOV8 中使用 GPU 进行训练或推理
#### 配置 CUDA 和 GPU 支持
为了使 YOLOv8 能够利用 GPU 提高性能，在训练和推理过程中需要确保 NVIDIA 的 CUDA 工具包已正确安装并配置。CUDA 是一种由 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者通过 GPU 来加速应用程序运行速度[^1]。
以下是实现 GPU 加速的关键步骤：
1. **设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量**
在 Python 脚本中可以通过修改环境变量指定可用的 GPU 设备编号。例如：
```python
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
```
上述代码表示只使用第 0 号和第 1 号 GPU 设备进行运算[^2]。
2. **加载模型时显式指定设备参数**
当调用 `model.train()` 方法时，可以传递 `device` 参数来控制具体使用的 GPU 编号列表或者自动分配给所有可见的 GPU。如果希望手动指派多个 GPU，则传入它们对应的索引数组；否则设为 `-1` 表示让框架自行决定最佳选项。
示例代码如下所示：
```python
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 设置要使用的GPU ID
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
# 实例化YOLO对象
model = YOLO('yolov8s.pt')
# 启动训练流程，并明确指出所依赖硬件资源位置
results = model.train(
data='path/to/dataset.yaml',
epochs=50,
imgsz=640,
batch=16,
device=[0, 1], # 或者 'cuda'/'cpu'
workers=8,
patience=30
)
```
3. **优化推理性能：采用 TensorRT**
如果追求极致效率的话还可以考虑借助 NVIDIA 提供的另一项技术 —— TensorRT 对网络结构进一步精简改造从而达到更快的速度表现效果。下面给出一段简单的转换操作指南说明文档链接地址[^3]:
- 官方教程页面: https://developer.nvidia.com/tensorrt
4. **监控 dfl_loss (Direction Focal Loss)**
特别需要注意的是，在某些特定场景下可能还会涉及到一个新的损失函数叫做 *dfl_loss* ，这是专门针对目标检测任务中的旋转框预测设计出来的机制之一。其主要作用是用来衡量预测值同实际标注之间关于角度方面的偏差程度大小关系如何调整权重系数使得最终能够获得更加精确的结果输出形式呈现出来给大家看呢？详情可查阅参考资料第四条内容介绍部分[^4].
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根据给定的文件信息，我们可以从中提取出与C#编程语言相关的知识点，以及利用GDI+进行绘图的基本概念。由于文件信息较为简短，以下内容会结合这些信息点和相关的IT知识进行扩展，以满足字数要求。
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描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”，这表明该软件利用了GDI+（Graphics Device Interface Plus）技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口，用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API，允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。
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1. 西门子PLC技术介绍
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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