yolov8的单卡训练和多卡训练
时间: 2023-12-10 17:35:59 浏览: 648
yolov8是一种目标检测算法,支持单卡训练和多卡训练。下面是单卡训练和多卡训练的介绍和演示:
1. 单卡训练
单卡训练是指在一张显卡上进行训练。在yolov8中,可以通过以下命令进行单卡训练:
```shell
python train.py --task detect --model yolov8n.yaml --device 0
```
其中,--device 0表示使用第一张显卡进行训练。如果你有多张显卡,可以通过更改--device参数的值来指定使用哪张显卡进行训练。
2. 多卡训练
多卡训练是指在多张显卡上进行训练。在yolov8中,可以通过以下命令进行多卡训练:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --task detect --model yolov8n.yaml --device 0,1,2,3
```
其中,--nproc_per_node=4表示使用4张显卡进行训练,--device 0,1,2,3表示使用前4张显卡进行训练。如果你有更多的显卡,可以通过更改--nproc_per_node和--device参数的值来指定使用多少张显卡进行训练。
相关问题
yolov8多卡训练
yolov8的多卡训练可以通过设置device参数来实现。在命令行中,将device参数设置为多个GPU的编号,用逗号分隔。例如,设备编号为0、1、2、3的四个GPU上进行多卡训练,可以将device参数设置为"0,1,2,3"。这样yolov8就会自动将训练任务分配到多个GPU上并进行并行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8教程系列:一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型(详细版教程,你只看一篇->调参攻略),包含环境...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolov8 多卡训练
yolov8的多卡训练非常简单,只需要在命令行中添加参数"device='0,1,2,3'"即可。具体的命令行指令如下所示:
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=\'0,1,2,3\'
其中,"device='0,1,2,3'"表示使用4张显卡进行训练。需要注意的是,这里的引号和反斜杠是必须的,否则命令行会出现语法错误。