yolov8训练模型gpu占用小

您好，对于减少YOLOv8训练模型时GPU的占用，可以尝试以下几种方法：

1. 减小batch size：通过减少每个batch的样本数，可以降低GPU的内存占用。但需要注意，过小的batch size可能会影响模型的收敛性能。

2. 降低输入图像的分辨率：将输入图像的分辨率调低可以减少模型所需的内存空间。但这可能会导致模型在目标检测任务上的性能下降。

3. 使用更小的网络结构：YOLOv8模型有三个不同尺度的特征图，可以考虑使用更小的网络结构，如YOLOv3或YOLOv4，以减少GPU占用。

4. 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以显著减少GPU内存的消耗。您可以尝试使用NVIDIA的Apex或TensorFlow的tf.keras.mixed_precision模块来实现。

5. 增加GPU内存：如果您的GPU内存较小，可以考虑升级到更高内存的GPU，以满足YOLOv8模型的需求。

请注意，在进行这些调整之前，建议先备份训练数据和模型，并进行适当的实验和验证以确保调整后的模型仍然能够达到预期的性能。