yolov8使用GPU训练自己的数据集
时间: 2025-05-16 07:37:24 浏览: 21
### YOLOv8 使用 GPU 训练自定义数据集教程
为了使用 YOLOv8 和 GPU 来训练自定义数据集,可以按照以下方法操作:
#### 1. 安装 Ultralytics 库
YOLOv8 是由 Ultralytics 提供的一个版本。首先需要安装 `ultralytics` 库以及必要的依赖项。
```bash
pip install ultralytics
```
如果尚未配置 CUDA 或 cuDNN,请确保已正确设置 NVIDIA 的驱动程序和 CUDA 工具包以支持 GPU 加速[^1]。
#### 2. 准备数据集
YOLOv8 支持 COCO 格式的标注文件。因此,需将自定义数据转换为该格式。假设已经完成图像采集并进行了标注,则应创建如下目录结构:
```
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
其中:
- **images/train/** 存储用于训练的图片;
- **labels/train/** 对应存储这些图片的标签文件(每张图片对应一个 `.txt` 文件);
- 同理适用于验证集部分。
对于每个标签文件的内容遵循 YOLO 格式:<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>,所有数值均为相对于整幅图的比例值。
#### 3. 配置 YAML 文件
创建一个新的 YAML 文件描述数据路径及相关参数。例如命名为 `custom_dataset.yaml`:
```yaml
train: dataset/images/train # 训练图像位置
val: dataset/images/val # 测试(验证)图像位置
nc: 2 # 类别数量 (这里假设有两个类别)
names: ['object1', 'object2'] # 类别的名称列表
```
此步骤明确了哪些类被检测到及其对应的字符串表示形式。
#### 4. 开始训练过程
通过命令行启动基于 GPU 的模型训练流程:
```bash
yolo detect train model=yolov8n.pt data=custom_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 device=cuda
```
上述指令指定了使用的预训练权重 (`yolov8n.pt`)、数据配置文件(`custom_dataset.yaml`)、迭代次数(`epochs=100`) 及输入尺寸大小(`imgsz=640`) 。特别注意的是设置了设备选项为 cuda ,这表明利用显卡资源加速计算进程。
另外,在某些情况下可能还需要调整超参或者监控指标变化趋势以便获得更优的结果[^2]。
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### 注意事项
当遇到性能瓶颈时可考虑增加样本量重新标记再投入新一轮循环优化之中。
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