yolov8单机双卡训练
时间: 2023-09-09 19:07:38 浏览: 256
要在yolov8模型上进行单机双卡训练,可以使用以下步骤:
1. 确保机器上有两张可用的显卡。
2. 使用`--nproc_per_node=2`参数来设置每个节点使用两张卡进行训练。这将启动两个进程,每个进程使用一张显卡。
3. 如果想要指定具体使用哪两张卡进行训练,可以使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量。例如,设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`来指定使用第一张和第二张显卡进行训练。
4. 根据需要设置其他参数,例如批量大小(`--batch-size`)、训练轮数(`--epoch`)、数据集配置文件(`--data`)等。
5. 运行以下命令开始训练:
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py --weights yolov8.pt --img 640 --epoch 150 --data dataset.yaml --batch-size 64 --workers 16 --save-period 20
```
请注意,以上命令是一个示例,具体参数设置可能会根据你的实际情况有所不同。请根据自己的需求调整相应的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习 pytorch yolov 单机多卡的训练命令方式和注意事项](https://blog.csdn.net/weixin_40293999/article/details/127782051)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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