yolov3 pytorch gpu

如果你想在GPU上运行yolov3 pytorch，首先需要确保你的电脑配备了NVIDIA GPU，并安装了CUDA和CuDNN。然后，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch和torchvision库：在终端中运行以下命令：

pip install torch torchvision

2. 下载yolov3 pytorch代码：可以从GitHub上下载yolov3 pytorch的代码，也可以使用以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov3

3. 下载yolov3的预训练权重：在下载代码之后，需要下载yolov3的预训练权重，可以从以下链接中下载：

https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

4. 运行yolov3 pytorch代码：在运行代码之前，需要将预训练权重转换为pytorch模型，可以使用以下命令：

python yolov3.py --weights yolov3.weights --cfg cfg/yolov3.cfg --img-size 416

其中，--weights参数指定预训练权重的路径，--cfg参数指定yolov3的配置文件的路径，--img-size参数指定输入图像的大小。

5. GPU加速：默认情况下，yolov3 pytorch会在CPU上运行，如果你想在GPU上加速运行，可以在运行代码时添加--device参数：

python yolov3.py --weights yolov3.weights --cfg cfg/yolov3.cfg --img-size 416 --device 0

其中，--device参数指定GPU的编号，如果你只有一块GPU，可以将其设置为0。