yolov7多个显卡怎么训练

### 使用多GPU训练YOLOv7模型 #### 配置环境与依赖项 为了在多个GPU上高效地训练YOLOv7模型，首先需要确保开发环境中已正确安装并配置必要的软件包和库。对于Windows 11操作系统以及配备GeForce 3070 Ti (8GB)显卡的情况： - 安装适用于GPU加速计算的PyTorch版本前，需确认所使用的CUDA驱动程序兼容性[^1]。 ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 此命令通过Anaconda渠道安装了指定版本的PyTorch及其相关组件，并指定了CUDA工具集的具体版本号以匹配硬件需求。 #### 下载YOLOv7源码 获取官方发布的YOLOv7项目仓库副本至本地文件夹内以便后续操作[^2]: ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt ``` 上述指令完成了对YOLOv7项目的克隆过程，并依据`requirements.txt`文档列明的要求自动完成外部依赖关系解析及安装工作。 #### 修改配置文件适应多GPU场景 针对多GPU分布式训练的支持，在启动训练脚本之前应当调整相应的超参数设定来充分利用集群资源。编辑位于`data/hyps/hyp.scratch.yaml`中的超参配置表单，适当增加batch size大小从而更好地发挥多张图形处理器协同工作的效能优势: ```yaml # data/hyps/hyp.scratch.yaml excerpt train: batch_size: 64 # 增加批量尺寸有助于更充分地利用多GPU性能 ``` 此外还需修改`train.py`入口函数内的部分选项开关，开启DDP(Data Parallel Distributed Process)模式实现跨节点间的数据同步机制: ```python if __name__ == '__main__': parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') opt = parser.parse_args() ... if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model).to(device) trainer.train(opt.cfg, opt.data, imgsz=imgsz, epochs=opt.epochs, batch_size=opt.batch_size, weights=weights, workers=workers, device=device, single_cls=single_cls, adam=True, sync_bn=False, local_rank=-1, world_size=torch.cuda.device_count()) ``` 以上改动使得当检测到存在超过一块可用的NVIDIA GPU时，将启用数据并行处理方式(`DataParallel`)来进行模型实例化，并传递给训练器用于执行实际的任务流程管理逻辑。 #### 启动多GPU训练进程 最后一步是在终端窗口中运行经过定制化的Python脚本来触发整个训练周期。假设当前机器拥有两块相同规格的GPU，则可以通过如下形式发起请求： ```bash python train.py --img 640 --batch 64 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --cfg ./models/yolov7.yaml --weights '' --device 0,1 ``` 这条命令指示框架采用分辨率为640x640像素输入图像、每轮迭代次数设为50次、基于自定义数据集描述符(custom_dataset.yaml)，并且明确指出要占用编号分别为0和1两张GPU设备参与运算活动。