两个GPU yolov4 训练自己的数据集

使用两个GPU进行YOLOv4训练自己的数据集，意味着你将利用多GPU并行计算来加速训练过程。YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一个流行的实时目标检测系统，可以用来识别和定位图像中的多个对象。以下是配置和执行双GPU训练的一般步骤：

1. 准备工作环境：首先，需要确保你的系统已经安装了支持CUDA和cuDNN的NVIDIA GPU驱动，以及安装了深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。如果你打算使用PyTorch，确保安装了支持CUDA版本的PyTorch。

2. 安装YOLOv4依赖：下载YOLOv4的源代码，并根据你的环境安装所需的依赖包和库。

3. 数据准备：收集并标注自己的数据集。YOLOv4支持多种格式的标注文件，如VOC格式或YOLO格式。标注完成后，需要生成相应的训练文件，如类别标签和图像路径列表等。

4. 修改配置文件：在YOLOv4的配置文件中设置类别数量、训练参数等信息。如果你使用两个GPU，还需要配置`yolov4.cfg`文件中的`batch`和` subdivisions`参数以适应多GPU训练。

5. 启动训练：使用YOLOv4提供的训练脚本启动训练。例如，如果你使用的是Darknet（YOLOv4的默认框架），可以使用如下命令：

   ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov4-custom.cfg darknet53.conv.74 -gpus 2

其中`-gpus 2`参数指定了使用两个GPU进行训练。

6. 监控训练过程：训练开始后，你可以通过查看生成的日志文件来监控训练过程，包括损失值的变化和模型的准确度提升等。