训练yolov8m时amp显示v8n

在训练Yolov8模型时，使用AMP（Automatic Mixed Precision）可以加速训练过程并减少显存的使用。AMP是一种混合精度训练技术，它通过将模型参数的计算转换为低精度（如半精度）来提高训练速度，同时保持模型的精度。

在Yolov8模型中，v8n是指使用了Tensor Core的NVIDIA GPU。Tensor Core是NVIDIA GPU中的硬件加速器，可以在矩阵运算中提供更高的性能。通过使用v8n，可以进一步加速Yolov8模型的训练过程。

因此，训练Yolov8模型时，可以结合使用AMP和v8n来提高训练速度和效率。

相关问题

yolov8 amp

YOLOv8是一种目标检测算法，它可以用于训练和推理。在使用YOLOv8进行训练时，可以使用amp（混合精度）来加速训练过程。在使用YOLOv8进行训练时，您可以按照以下步骤使用amp:

1. 克隆YOLOv8仓库:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

2. 使用VOC2007数据集，并修改VOC.yaml文件以去除VOC2012的相关内容。

3. 禁用amp（混合精度）:

   # FILE: ultralytics/yolo/engine/trainer.py
   ...
   def check_amp(model):
       # Avoid using mixed precision to affect finetune
       return False  # <============== modified(修改部分)
   ...

4. 加载模型并指定训练参数开始训练，例如：

   from ultralytics import YOLO

   # 加载模型
   model = YOLO('yolov8n.yaml')

   # 从yaml文件加载
   model = YOLO('yolov8n.pt')

   # 加载预训练模型 (推荐)
   model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')

   # 从 YAML加载 然后再加载权重
   # 指定训练参数开始训练
   model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)

在上述代码中，通过指定数据集、训练轮数和图像大小等参数来训练模型。请注意，使用amp进行训练可能会加快训练过程，但也可能会对模型的性能产生一些影响。因此，是否使用amp取决于实际需求和硬件条件。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/130155924)[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]
- *2* [YOLOv8训练参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）](https://blog.csdn.net/qq_37553692/article/details/130898732)[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]
- *3* [YOLOv8训练参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131047101)[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]
[ .reference_list ]

如何关闭yolov8的AMP

要关闭YOLOv8的AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度），可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开YOLOv8的源代码文件。
2. 寻找与AMP相关的代码段，通常在模型定义或训练循环中。
3. 在相关代码段中，找到启用AMP的语句，通常是使用`torch.cuda.amp.autocast()`函数包裹模型的前向传播和损失计算部分。
4. 将启用AMP的语句注释掉或删除，以禁用AMP。
5. 保存修改后的源代码文件。

请注意，关闭AMP可能会导致模型训练速度变慢或内存占用增加，但可以确保使用相同的精度进行训练。