yolov8 命令行使用gpu
时间: 2023-10-31 20:07:32 浏览: 847
要在命令行中使用GPU运行yolov8，需要在命令中添加`--gpu`参数，例如：
```
python yolov8.py --gpu
```
这将启用GPU加速。如果您有多个GPU，可以使用`--gpu 0`来指定使用哪个GPU。
相关问题:
1. yolov8支持哪些目标检测任务？
2. 如何在yolov8中使用预训练模型？
3. yolov8的输入数据
相关问题
yolov8 命令行测试
### 使用 YOLOv8 进行命令行测试
#### 测试图像识别
为了使用YOLOv8模型进行预测，可以在命令行中执行特定的`yolo predict`命令。此命令允许指定要使用的预训练模型以及待检测的目标文件路径。
```bash
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
```
这条命令会加载名为`yolov8n.pt`的小型版本YOLOv8模型，并尝试对给定URL中的图片进行对象检测[^2]。
#### 性能评估基准测试
如果希望了解不同配置下模型的表现情况，则可以通过运行性能评估来完成：
```bash
yolo benchmark model=yolov8n.pt imgsz=640 half=False device=0
```
上述指令设置了输入图像大小为640像素、不启用半精度浮点数运算(`half=False`)并指定了GPU设备编号作为处理单元[^3]。
#### 训练新数据集 (仅作参考, 不属于测试范畴)
对于想要基于自定义数据集重新训练模型的情况，可参照如下命令格式设置相关参数:
```bash
yolo task=detect mode=train model=ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml data=coco128.yaml epochs=100 batch=4 device=cpu
```
这里选择了官方提供的YOLOv8架构配置文件和COCO小型数据集描述文件用于实例化新的网络结构，在CPU上迭代训练100轮次每批次含4张样本图[^5]。
yolov8命令行训练该代码执行
### 使用 YOLOv8 进行模型训练的命令行示例
YOLOv8 提供了多种方式来通过命令行进行模型训练，无论是从头开始构建新模型还是基于预训练权重继续优化。以下是具体的实现方法：
#### 1. **从零开始训练**
如果希望完全从头开始训练一个新的检测模型，则可以指定 `data` 参数为数据集配置文件路径，并提供一个 YAML 文件作为模型架构定义。例如：
```bash
yolo detect train data=datasets/SteelData/data.yaml model=models/yolov8_custom.yaml epochs=100 imgsz=640
```
此命令会读取自定义的数据集配置文件以及新的模型结构定义文件[^1]。
#### 2. **基于预训练模型微调**
当需要利用已有的预训练权重（如 COCO 数据集上的通用目标检测模型）来进行迁移学习时，可以通过如下命令完成：
```bash
yolo detect train data=datasets/SteelData/data.yaml model=models/best.pt epochs=100 imgsz=640
```
这里指定了 `model` 参数指向一个 `.pt` 文件，表示加载该预训练模型并在此基础上进一步调整以适应特定任务需求[^2]。
#### 3. **多 GPU 并行加速训练**
为了提高效率，在支持的情况下还可以启用多个 GPU 来共同参与计算过程。只需简单修改上述任意一种模式下的基础设置即可开启多卡分布式处理功能：
```bash
yolo detect train device=0,1,2,3 ... other parameters...
```
注意替换掉省略号部分的实际参数列表[^3]。
以上三种情况分别对应不同场景下应用 YOLOv8 的典型操作流程之一；具体实施过程中还需要考虑更多细节因素比如批次大小(batch size)，初始学习率(learning rate)等等都可能影响最终效果表现，请参照官方文档做适当调节测试找到最佳组合方案。
```python
# 示例 Python 脚本启动训练 (可选)
from ultralytics import YOLO
# 加载已有模型或创建全新实例
model = YOLO('models/best.pt')
# 开始训练过程
results = model.train(data='datasets/SteelData/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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