yolov4使用gpu学习
时间: 2025-06-25 19:12:07 浏览: 14
### YOLOv4 使用 GPU 进行训练和推理的配置方法
YOLOv4 是一种高效的实时目标检测算法,在使用 GPU 加速的情况下可以显著提升训练速度和推理效率。以下是关于如何在 YOLOv4 中配置 GPU 的详细说明。
#### 1. 安装依赖库
为了支持 GPU 训练,需要安装 PyTorch 和 CUDA 工具包。PyTorch 提供了对 GPU 的良好支持,而 CUDA 则是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型[^4]。
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
#### 2. 配置 Darknet 源码
Darknet 是 YOLOv4 的官方实现框架,默认情况下不启用 GPU 支持。要开启 GPU 功能,需修改 `Makefile` 文件中的以下参数:
- 将 `GPU=0` 修改为 `GPU=1`
- 如果有 OpenCV 库的支持需求,则将 `OPENCV=0` 修改为 `OPENCV=1`
- 若希望进一步优化性能,可设置 `CUDNN=1` 启用 cuDNN 加速功能[^4]
完成以上更改后重新编译项目源码:
```bash
make clean && make
```
#### 3. 设置 GPU 设备编号
当系统中有多个可用 GPU 时,可以通过指定设备 ID 来选择特定显卡运行任务。例如仅使用第一个 GPU 可执行如下命令:
```bash
./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.conv.137 -gpus 0
```
如果想利用所有可见的 GPU 资源加速分布式训练过程,则应调整 `-gpus` 参数值为逗号分隔列表形式表示各参与运算的具体硬件单元序号。
#### 4. 推理阶段调用方式
对于已经训练好的权重文件做预测操作同样能够受益于图形处理器带来的效能增益。只需简单替换路径指向对应测试脚本即可享受高速度成果展示效果。
```bash
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg -i 0 -thresh 0.25 -ext_output -out result.json -dont_show
```
通过上述步骤便可以在 YOLOv4 上成功部署基于 GPU 的高效解决方案来满足实际应用场景下的各种需求。
```python
import torch
if __name__ == "__main__":
# Check if CUDA is available and set the device accordingly.
use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = "cuda" if use_cuda else "cpu"
print(f"Using {device} for inference.")
```
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