ubuntu yoloCPU训练怎么改称GPU

在Ubuntu系统中，如果你想将YOLO（You Only Look Once）模型从CPU训练切换到GPU训练，你需要做一些配置步骤：

1. **安装CUDA和cuDNN**：
首先，确保你的系统上已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN库。可以访问NVIDIA官网下载对应版本，并按照安装指南进行安装。

2. **更新显卡驱动**：
更新显卡驱动至最新版本，这对于充分利用GPU性能至关重要。你可以通过命令行运行`nvidia-smi -u`，然后重启计算机。

3. **设置环境变量**：
环境变量设置是非常重要的，需要在`~/.bashrc`或`.bash_profile`文件中添加CUDA路径等信息，例如：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

4. **修改训练脚本**：
YOLO训练通常使用TensorFlow或Darknet这样的框架，你需要找到训练脚本（如yolov3_train.py），并在适当的位置启用GPU支持。对于TensorFlow，要在`tf.config.experimental.set_visible_devices()`设置GPU为可见设备；对于Darknet，需要调整其源代码中的计算设备选择。

5. **检查兼容性和精度**：
在开始之前，确认你的模型和数据集是否支持在GPU上训练，以及是否进行了适当的调整（比如网络结构、批次大小等）。有时，小批量处理可能导致内存不足，需适当优化。

完成以上步骤后，你应该能在GPU上继续YOLO模型的训练。记得每次切换设备后，都需要重新加载模型并设置好计算图。