windows训练yolov8gpu

### 使用 GPU 在 Windows 上训练 YOLOv8 模型

#### 环境准备

为了在 Windows 上使用 GPU 训练 YOLOv8 模型，首先需要确保环境配置正确。这包括安装必要的软件和库。

#### 安装 CUDA 和 cuDNN

对于 GPU 加速的支持，CUDA 是必不可少的一部分。建议前往 NVIDIA 的官方页面下载并安装最新版本的 CUDA 工具包[^3]。同时，还需要安装与之匹配的 cuDNN 库，该库可以显著提高神经网络运算效率。

#### PyTorch 安装

接着需安装支持 GPU 版本的 PyTorch。访问 PyTorch 官网查询当前所使用的 Python 版本以及 CUDA 版本对应的 PyTorch 安装命令，并通过 pip 或 conda 进行安装[^2]：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

此命令适用于特定 CUDA 版本（如上述例子中的 `cu113`），应根据实际情况调整 URL 中的 CUDA 版本号。

#### YOLOv8 安装

完成以上准备工作之后，可以通过 GitHub 获取 YOLOv8 的源码仓库，并按照项目说明文件指示设置开发环境。通常情况下，可以直接克隆官方仓库到本地计算机上：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt

这些指令会将最新的 YOLOv8 代码拉取下来，并安装所需的依赖项。

#### 数据集准备

创建用于训练的数据集至关重要。推荐采用 LabelImg 来制作标注数据集。LabelImg 是一款简单易用的目标检测图像标注工具，能够帮助快速构建高质量的数据集[^1]。

#### 开始训练

一切就绪后，在命令行界面执行如下脚本来启动基于 GPU 的模型训练过程：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # Load model configuration file
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, batch=-1, imgsz=640)

这段代码加载了预定义好的模型结构文件，并指定了训练参数，其中 `data` 参数指向包含类别信息及路径在内的 YAML 文件位置；而其他超参可根据具体需求自行设定。