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yolov8怎么应用GPU

时间: 2025-03-06 16:39:28 浏览: 48

### 配置和使用GPU加速YOLOv8 #### 使用单个GPU进行训练和推理为了利用GPU资源来加速YOLOv8的训练与推理过程，在加载模型时指定`device='cuda'`参数可以实现这一点。这会使得计算任务被分配到可用的第一个GPU设备上[^3]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3, device='cuda') ``` 对于推断阶段同样适用： ```python results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', device='cuda') ``` #### 利用多个GPU并行处理当拥有超过一块以上的NVIDIA GPU卡时，可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`以及在调用`.train()`方法时传入具体的GPU编号列表来进行多GPU分布式训练[^4]。 ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" model = YOLO('/home/8888/yolov8-test/yolov8s.pt') results = model.train( data='/home/8888/yolov8-test/data/coco.yaml', epochs=5000, imgsz=640, batch=8, device=[0, 1], workers=8, patience=50 ) ``` 这里通过设定`device=[0, 1]`指定了要使用的两块显卡ID号；而`workers=8`则定义了数据读取线程的数量以提高效率。 #### TensorRT加速部署除了直接基于PyTorch框架下的GPU运算外，还可以借助于TensorRT这样的专用库进一步提升性能表现。具体做法是先将原始模型导出成ONNX格式文件再转换为适用于特定平台的最佳执行版本[^2]。 ```python success = model.export(format='onnx') ``` 之后按照官方文档指导完成后续步骤即可获得显著的速度增益效果。

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