gpu训练yolov8

### 使用GPU训练YOLOv8模型

为了在GPU上高效地训练YOLOv8模型，需遵循一系列特定的操作流程来设置环境并执行训练过程。

#### 1. 安装必要的依赖项和库
确保安装了CUDA工具包及其配套的cuDNN库。对于Windows用户而言，在路径`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6`下应存在相应的CUDA版本文件夹[^2]。而对于Linux系统，则通常通过命令行完成这些软件包的安装。这一步骤至关重要，因为YOLOv8依赖于PyTorch框架，而后者又需要上述组件的支持以便能够访问GPU资源。

#### 2. 配置Python虚拟环境与安装PyTorch
创建一个新的Python虚拟环境，并在此环境中安装适合所选CUDA版本的PyTorch轮子文件(wheel file)，从而使得后续操作可以在隔离且稳定的环境下进行。此步骤同样适用于其他任何所需的第三方库或模块的安装。

conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

#### 3. 下载YOLOv8源码仓库
获取官方发布的YOLOv8项目代码副本至本地计算机中，这样可以获得最新的特性更新和支持文档说明。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

#### 4. 准备数据集
按照指定格式整理好用于训练的数据集，包括但不限于图片文件夹结构、标签文件(.txt)等。这部分工作可能涉及到编写脚本来自动化处理原始图像资料转换成符合要求的形式。

#### 5. 修改配置参数
编辑位于项目的config目录下的`.yaml`配置文件，调整超参设定以适应具体应用场景的需求，比如batch size大小、初始学习率、迭代次数上限等等。

#### 6. 启动训练进程
最后一步就是运行实际的训练指令，这里假设已经完成了前面所有的准备工作：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8.yaml')  # 加载自定义配置
results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, batch=16)

以上就是在GPU设备上启动YOLOv8模型训练的主要环节概述[^1]。