darknet 训练指定device

Darknet是一个轻量级的深度学习框架，主要用于目标检测任务，尤其是YOLO系列算法。如果你想要在特定设备上训练Darknet模型，通常是指GPU（图形处理器）或其他加速硬件，比如CPU。

首先，你需要安装Darknet，并配置它以识别可用的硬件。你可以通过运行`make -j$(nproc)`命令来构建Darknet，其中`nproc`表示系统处理核心数，这将自动生成适用于当前系统的Makefile。默认情况下，它会尝试利用GPU，如果有多块GPU，可以通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定训练使用的特定GPU。

例如，在Linux终端中设置：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 使用第0块GPU

如果你想在CPU上训练，可以不设置这个环境变量。

然后，在训练时，需要指定`.cfg`文件中的`CUDA`选项，比如在`yolov4.cfg`文件中添加：

# 如果你想要在CPU上训练
# ! CUDA=false

# 如果你想在GPU上训练，保持默认即可，因为默认就是启用CUDA

确保你的数据集已经准备好，并使用`darknet detect`或`darknet train`命令时带上相应的配置文件和数据路径：

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/images.jpg
./darknet train cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/training.data

记得检查设备是否兼容并有足够资源，特别是内存，以避免训练过程中的错误。