yoiov8双卡训练
时间: 2025-04-19 14:17:32 浏览: 19
### 使用两块GPU进行YOLOv8模型的分布式训练
为了利用两块GPU加速YOLOv8模型的训练过程,可以采用PyTorch内置的支持多GPU训练的功能。具体来说,在命令行中通过`torch.distributed.launch`模块启动训练脚本,并设置相应的参数以分配任务到不同的GPU设备。
#### 设置环境变量并调用训练脚本
当使用两个GPU时,可以通过指定`--nproc_per_node=2`来告知系统需要使用的GPU数量。同时设定全局批量大小(例如64),该值会在每张显卡间平均分配[^3]。对于具体的实现方式如下所示:
```bash
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=2 train.py \
--model yolov8 \
--data coco.yaml \
--epochs 100 \
--batch-size 64
```
上述命令中的`train.py`代表实际执行训练逻辑的Python文件;而其他选项则指定了所选用的模型版本、数据配置以及迭代次数等超参数信息。
#### 配置CUDA可见设备
如果希望进一步控制哪些特定编号的GPU参与计算,则可以在运行前定义`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量,仅暴露所需的物理GPU给当前进程访问。例如只允许第0号和第1号两张A800 GPU工作的话,可在前面加上这一句:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
```
这会使得后续所有的CUDA操作都限定在这两片选定的硬件资源之上[^4]。
#### 调整学习率和其他超参数
值得注意的是,随着批处理量增大可能会对优化器的行为造成影响,因此建议适当调整初始的学习速率以及其他可能依赖于输入规模变化的关键参数,确保收敛性和最终性能不受负面影响。
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