yolov8训练模型CPU
时间: 2025-04-27 16:34:07 浏览: 45
### 使用YOLOv8在CPU上进行模型训练
为了在CPU上使用YOLOv8进行模型训练,可以按照以下方法设置环境并执行相应的Python代码。
#### 设置训练参数
当指定设备为`cpu`时,可以在命令行或者脚本中通过配置项来实现这一点。具体来说,在调用训练函数之前定义好数据集路径、使用的模型架构以及其它必要的超参数[^1]。
对于基于Python脚本的方式,则可以通过修改传递给`.train()`方法中的参数完成同样的操作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练的小型版本YOLOv8模型
results = model.train(
data='path_to_your_dataset.yaml', # 数据集配置文件的位置
epochs=100,
imgsz=640,
device='cpu' # 明确指出使用CPU作为计算资源
)
```
上述代码片段展示了如何加载一个预先存在的YOLOv8 nano权重文件(`yolov8n.pt`)来进行微调,并指定了要使用的硬件平台为中央处理器(CPU)[^2]。
另外一种方式是在命令行界面输入完整的训练指令,其中包含了指向特定YAML格式的数据描述文件和模型结构定义文件的路径,同时也设定了迭代次数和其他选项,最后同样设置了`device=cpu`以确保整个过程只利用CPU资源运行[^3]。
```bash
yolo task=detect mode=train \
model=ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml \
data=path_to_your_data.yaml \
epochs=100 \
batch=4 \
device=cpu
```
无论采用哪种方式进行训练,都需要注意调整批次大小(batch size),因为较大的batch可能会超出CPU内存限制而导致程序崩溃;同时也要考虑到CPU相比于GPU可能更慢的速度特性,合理规划预期等待时间。
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