YOLOv8使用时要GPU加速吗

YOLOv8 对 GPU 加速的支持
对于YOLOv8而言，虽然可以在CPU上运行，但是为了获得更高效的推理速度和更好的性能表现，推荐使用GPU加速。这不仅能够显著减少处理时间，还能提高模型的响应效率。
安装CUDA工具包
要使YOLOv8利用GPU进行加速，首先需要安装适合版本的CUDA工具包。通常情况下，建议安装最新稳定版的CUDA来确保兼容性和最佳性能[^2]。例如，在Windows环境下可以将CUDA路径设置为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\lib\x64以便于后续操作。
PyTorch环境配置
由于YOLOv8依赖PyTorch框架构建而成，因此还需要准备相应的Python开发环境，并安装特定版本的PyTorch以匹配所选的CUDA版本。可以通过pip命令轻松完成这一过程：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
登录后复制
这段代码会自动下载并安装带有CUDA 11.7支持的PyTorch库及其相关组件。
配置YOLOv8项目
获取YOLOv8源码后，按照官方文档说明调整配置文件中的参数选项，使其指向已安装好的CUDA设备而不是默认使用的CPU。一般是在训练脚本或预测脚本里指定device='cuda'即可启用GPU模式。
import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model
if torch.cuda.is_available():
model.to('cuda')
else:
print("No CUDA available, using CPU.")
登录后复制
上述代码片段展示了如何加载预训练权重并将模型迁移到可用的GPU资源上去执行任务。