yolo单机多卡训练
时间: 2025-01-31 22:38:07 浏览: 102
### YOLO 单机多GPU 训练配置与教程
#### 配置环境变量
为了指定要使用的特定 GPU,在启动训练之前需设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来定义可用的 GPU 列表。例如,如果希望使用第 0 和第 1 号 GPU 进行训练,则可以这样设定:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
```
这一步骤确保只有选定编号的 GPU 被用于后续的操作。
#### 修改批处理大小 (Batch Size)
当利用多个 GPU 执行并行计算时,应当适当增加批量尺寸(batch size),因为数据集会被分割成更小的部分分配给各个处理器核心。增大 batch size 不仅能充分利用硬件资源,还能提高模型收敛速度[^2]。
#### 学习率调整
考虑到每张显卡上的 mini-batch 数量有所变化,建议重新评估初始学习率以及其衰减计划。一般而言,随着参与运算的 GPU 增加,整体的学习速率也应相应提升;然而具体数值的选择依赖于实验验证和经验法则。
#### 启动分布式训练脚本
对于 PyTorch 版本的 YOLOv5 实现,默认提供了支持多 GPU 的入口文件 `train.py`。通过命令行参数 `-device` 来指明所用设备的数量及 ID 编号。下面是一个典型的调用实例:
```bash
python train.py --img 640 --batch-size 32 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1
```
上述指令会触发基于 COCO 数据集预训练权重 `yolov5s.pt` 对图像分辨率为 640×640 的物体检测任务执行为期 50 epoch 的迭代优化过程,并且采用两张 GPU 并行加速[^1]。
#### 使用 DDP 模式
除了简单的 DataParallel 方式外,还可以考虑启用更加高效的 DistributedDataParallel(DDP)模式来进行大规模集群下的高效协作训练。这种方式下每个进程独立运行自己的副本,但共享相同的网络结构并通过 AllReduce 操作同步梯度信息。实现这一点的关键在于正确初始化 torch.distributed.init_process_group() 函数并传入合适的 backend 参数[^3]。
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