yolov3 pytorch gpu
时间: 2023-10-04 18:03:09 浏览: 129
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。
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