yolov8,设置amp
时间: 2025-07-01 09:54:19 浏览: 4
在 YOLOv8 中配置 AMP（混合精度训练）可以通过命令行参数或直接修改代码来实现。以下是详细的设置方法：
### 使用命令行启用 AMP
如果使用命令行运行 YOLOv8 的训练脚本，**默认情况下 AMP 是启用的**。如果你之前关闭了 AMP（例如通过 `--unamp` 参数），则只需移除该参数即可恢复使用混合精度训练。
```bash
yolo train model=yolov8n.pt data=coco.yaml epochs=100 imgsz=640
```
此命令默认启用了混合精度训练，无需额外指定参数[^2]。
### 通过代码启用 AMP
如果你是通过 Python 脚本启动训练，则可以在训练配置中确保 `args.amp` 设置为 `True`。具体地，在解析命令行参数的部分，确认以下代码存在且未被禁用：
```python
parser.add_argument('--amp', action='store_true', help='Use Automatic Mixed Precision (AMP) training')
```
此外，在训练初始化过程中，系统会自动调用 `check_amp()` 函数来验证当前环境是否支持 AMP，并据此决定是否启用混合精度训练。如果检测到异常（如 NaN 损失或零 mAP），系统将自动禁用 AMP 并提示警告信息：
```python
self.amp = torch.tensor(self.args.amp).to(self.device)
if self.amp and RANK in (-1, 0):
callbacks_backup = callbacks.default_callbacks.copy()
self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device)
callbacks.default_callbacks = callbacks_backup
if RANK > -1 and world_size > 1:
dist.broadcast(self.amp, src=0)
self.amp = bool(self.amp)
self.scaler = amp.GradScaler(enabled=self.amp)
```
上述代码段来自 `trainer.py` 文件，负责管理 AMP 的启用与梯度缩放机制[^5]。
### 注意事项
- **硬件支持**：混合精度训练需要 NVIDIA GPU 支持 Tensor Cores（通常为 Turing 架构及以上）。
- **数值稳定性**：某些模型结构或损失函数可能对 FP16 不稳定，需通过 `check_amp()` 验证并确保不会导致训练失败。
- **预训练权重兼容性**：若使用自定义权重，应确保其与 AMP 兼容，避免加载时出现异常[^3]。
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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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