yolov5单机多卡训练命令
时间: 2023-07-15 16:07:55 浏览: 94
你可以使用以下命令在单机多卡上训练 YOLOv5 模型:
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=<NUM_GPUS> train.py --data <DATA_CONFIG> --cfg <MODEL_CONFIG> --batch-size <BATCH_SIZE>
```
其中, `<NUM_GPUS>` 是你要使用的 GPU 数量, `<DATA_CONFIG>` 是数据集的配置文件路径, `<MODEL_CONFIG>` 是模型的配置文件路径, `<BATCH_SIZE>` 是每个 GPU 的批量大小。
例如,如果你要在 4 个 GPU 上训练 YOLOv5 模型,数据集配置文件为 `data.yaml`,模型配置文件为 `yolov5x.yaml`,每个 GPU 的批量大小为 16,则命令如下:
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --data data.yaml --cfg yolov5x.yaml --batch-size 16
```
请确保你已经安装了必要的依赖,并且按照 YOLOv5 官方文档的要求进行了配置。
相关问题
yolov8单机多卡训练命令
对于 YOLOv4 单机多卡训练,你可以使用以下命令:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <NUM_GPUS> train.py --data <DATA_CONFIG> --cfg <MODEL_CONFIG> --weights <PRETRAINED_WEIGHTS> --batch-size <BATCH_SIZE>
```
其中,`<NUM_GPUS>` 是你要使用的 GPU 数量,`<DATA_CONFIG>` 是数据集的配置文件,`<MODEL_CONFIG>` 是模型的配置文件,`<PRETRAINED_WEIGHTS>` 是预训练权重文件的路径,`<BATCH_SIZE>` 是每个 GPU 的批量大小。
例如,如果你要使用 4 个 GPU 进行训练,数据集配置文件为 `data.yaml`,模型配置文件为 `yolov4.cfg`,预训练权重文件为 `yolov4.weights`,每个 GPU 的批量大小为 16,则命令如下:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train.py --data data.yaml --cfg yolov4.cfg --weights yolov4.weights --batch-size 16
```
请确保已经安装了 PyTorch 和 torchvision,并且已经下载了相应的权重文件和数据集。
yolov5单机多卡训练指南
以下是yolov5单机多卡训练的指南:
1. 确保你已经下载了yolov5源代码并将其存放在桌面上。
2. 安装必要的依赖项,例如pytorch,torchvision,opencv-python等。
3. 在终端中进入yolov5源代码所在的目录,并执行以下命令以安装其他依赖项:
```shell
pip install -r requirements.txt
```
4. 在终端中执行以下命令以启动单机多卡训练:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train.py --batch-size 16 --epochs 300 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --sync-bn --device 0,1,2,3
```
其中,--nproc_per_node参数指定了使用的GPU数量,--batch-size参数指定了每个GPU的批量大小,--epochs参数指定了训练的轮数,--data参数指定了数据集的配置文件,--cfg参数指定了模型的配置文件,--weights参数指定了预训练模型的权重文件,--sync-bn参数指定了是否使用同步BN,--device参数指定了使用的GPU设备编号。
5. 等待训练完成后,在终端中执行以下命令以测试模型的性能:
```shell
python test.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --task val --device 0
```
其中,--weights参数指定了训练得到的最佳权重文件,--data参数指定了数据集的配置文件,--cfg参数指定了模型的配置文件,--task参数指定了测试的任务类型,--device参数指定了使用的GPU设备编号。
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