yolo怎么设置gpu训练
时间: 2025-06-15 21:27:07 浏览: 17
### 配置YOLO使用GPU进行训练
#### 设置环境以启用GPU支持
对于YOLO框架，要利用GPU加速模型训练过程，需先确认计算环境已正确配置为使用GPU资源。这通常涉及更改运行时环境设置来指定硬件设备。
在Jupyter Notebook环境中，可以通过导航至页面顶部菜单栏并依次点击“修改”-"笔记本设置"选项完成此操作[^1]。此时会弹出一个对话框允许用户选择所需的硬件加速器类型；建议选用NVIDIA T4 GPU作为目标平台。
#### 修改代码以便于调用GPU
为了让YOLO能够识别到可用的GPU单元，在启动训练之前应当调整源码中的相应参数：
当采用`ultralytics`库下的YOLO类实例化对象来进行定制化的图像检测任务时，可通过设定`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"`语句显式指明参与运算的具体图形处理器编号[^3]。此处假设系统内安装有两块独立显示卡可供分配给本次实验活动使用。
紧接着创建模型实例之后，传入额外的关键字参数如`device=[0,1]`告知程序应优先考虑哪些物理地址上的处理核心参与到即将开展的学习流程当中去。
```python
from ultralytics import YOLO
import os
if __name__ == '__main__':
# 设定可见的GPU ID列表
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"
# 实例化YOLOv8小型版本预训练权重文件对应的网络结构体
model = YOLO('path_to_your_model.pt')
# 开始正式进入数据集迭代优化阶段
results = model.train(
data='your_dataset_config.yaml',
epochs=500,
imgsz=640,
batch=16,
device=[0, 1],
workers=8,
patience=50
)
```
上述脚本片段展示了如何基于Python编程语言编写一段简单的命令序列从而激活双路GPU协同工作的能力，并将其应用于YOLO算法框架内的监督学习场景之中。
另外一种方式是在终端执行带有特定标志位的指令串来触发分布式模式下多个节点间的同步协作机制，比如下面的例子就说明了怎样借助PyTorch内置工具包实现跨两个不同位置处的GPU共同承担起同一份工作负载的任务安排方案[^2]:
```bash
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=2 train.py \
--batch 64 \
--data coco.yaml \
--cfg yolov5s.yaml \
--weights '' \
--device 2,3
```
这里需要注意的是实际部署过程中可能还需要预先下载对应版本号的CUDA Toolkit软件包以确保整个开发套件链路上下游组件之间兼容匹配良好[^4]。
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通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1