yolov8多机多卡训练

在PaddleX中进行YOLOv8多机多卡训练的步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了PaddlePaddle和PaddleX。可以使用以下命令来安装：

pip install paddle paddlepaddle paddlepaddle-gpu
pip install paddlex

2. 准备数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并按照Pascal VOC或COCO格式组织数据集。

3. 创建并配置训练任务：在PaddleX中，可以使用`paddlex.det.TrainTask`类来创建训练任务。在创建任务时，需要指定模型类型为YOLOv8，并设置其他相关参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。

4. 设置多机多卡训练：在PaddleX中，可以通过设置`use_gpu`参数为True，启用GPU加速训练。如果你的机器上有多个GPU，可以通过设置`num_gpus`参数来指定使用的GPU数量。PaddleX会自动进行多机多卡训练。

5. 开始训练：调用`train`方法开始训练任务。训练过程中，PaddleX会自动进行数据增强、模型训练和评估，并将训练日志保存在指定的目录中。

请注意，进行多机多卡训练需要满足以下条件：
- 你的机器上有多个GPU，并且已经正确安装和配置了CUDA。
- 你的数据集足够大和复杂，以保证多机多卡训练的性能提升。

参考资料：
＊＊＊.3/tutorials/models/detection.html#id2)
: PaddlePaddle官方文档 (https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/02_paddle2.0_develop/start_ml/debug_paddle/parallel_training＊＊＊