yolov8上使用gpu
时间: 2025-06-20 08:06:22 浏览: 12
### 配置和使用YOLOv8中的GPU加速
为了在YOLOv8中配置并使用GPU加速，环境设置以及代码配置至关重要。通过指定`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"`可以定义可见的GPU设备编号[^2]。
加载模型时，可以通过传递参数来利用多个GPU进行训练。下面展示了如何修改`train.py`文件以实现这一点：
```python
import os
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 设置可用的GPU ID
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
# 加载预训练模型
model = YOLO('/path/to/model/yolov8s.pt')
# 使用多GPU训练模型
results = model.train(
data='/path/to/dataset/coco.yaml',
epochs=5000,
imgsz=640,
batch=8,
device=[0, 1], # 列表内的整数表示使用的GPU索引
workers=8,
patience=50
)
```
对于推理阶段，在TensorRT的支持下能够进一步提升性能表现。具体来说，采用GitHub上的`infer`框架可以帮助完成这一目标。此方法不仅简化了部署流程，还显著提高了处理速度[^1]。
#### TensorRT优化示例
当考虑使用TensorRT对YOLOv8模型做加速推理时，通常会涉及到将PyTorch模型转换成ONNX格式再导入到TensorRT环境中执行。不过借助于特定工具链可以直接从原始权重文件构建高效的运行实例。
```bash
git clone https://github.com/shouxieai/infer.git
cd infer/examples/onnxruntime_yolo/
pip install -r requirements.txt
python export_onnx.py --weights /path/to/your/yolov8_weights.pt \
--output onnx_model.onnx
python trt_inference.py --onnx onnx_model.onnx ...
```
上述命令序列说明了获取必要的资源库，并将其应用于创建适合TensorRT平台的YOLOv8版本的过程。
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综上所述，该文件集包含了WWF工作流设计器控件的完整C#源码以及相应的Visual Studio项目文件，开发者可以利用这些资源深入理解WWF工作流设计器控件的工作机制，并将其应用于实际的项目开发中，实现工作流的设计和管理功能。
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综合以上信息，知识点主要包括：
1. ARM9 2410开发板：一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板，适用于教学和项目实验。
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