yolov8单机多卡训练命令
时间: 2023-08-19 18:05:38 浏览: 272
对于 YOLOv4 单机多卡训练,你可以使用以下命令:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <NUM_GPUS> train.py --data <DATA_CONFIG> --cfg <MODEL_CONFIG> --weights <PRETRAINED_WEIGHTS> --batch-size <BATCH_SIZE>
```
其中,`<NUM_GPUS>` 是你要使用的 GPU 数量,`<DATA_CONFIG>` 是数据集的配置文件,`<MODEL_CONFIG>` 是模型的配置文件,`<PRETRAINED_WEIGHTS>` 是预训练权重文件的路径,`<BATCH_SIZE>` 是每个 GPU 的批量大小。
例如,如果你要使用 4 个 GPU 进行训练,数据集配置文件为 `data.yaml`,模型配置文件为 `yolov4.cfg`,预训练权重文件为 `yolov4.weights`,每个 GPU 的批量大小为 16,则命令如下:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train.py --data data.yaml --cfg yolov4.cfg --weights yolov4.weights --batch-size 16
```
请确保已经安装了 PyTorch 和 torchvision,并且已经下载了相应的权重文件和数据集。
相关问题
yolov8单机多卡训练
根据提供的引用内容,没有直接提到yolov8的单机多卡训练。但是,引用提到了基于pytorch的单机多卡分布式训练源码,可以完美适用于单机多卡的训练。因此,可以考虑使用这个源码来实现yolov8的单机多卡训练。
另外,引用提到了目标检测YOLOv5的多机多卡训练出现的错误及解决方案,可能对yolov8的训练也有一定的参考价值。引用提到了YOLOv8的PyTorch实现,可以作为参考资料。
yolov5单机多卡训练命令
你可以使用以下命令在单机多卡上训练 YOLOv5 模型:
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=<NUM_GPUS> train.py --data <DATA_CONFIG> --cfg <MODEL_CONFIG> --batch-size <BATCH_SIZE>
```
其中, `<NUM_GPUS>` 是你要使用的 GPU 数量, `<DATA_CONFIG>` 是数据集的配置文件路径, `<MODEL_CONFIG>` 是模型的配置文件路径, `<BATCH_SIZE>` 是每个 GPU 的批量大小。
例如,如果你要在 4 个 GPU 上训练 YOLOv5 模型,数据集配置文件为 `data.yaml`,模型配置文件为 `yolov5x.yaml`,每个 GPU 的批量大小为 16,则命令如下:
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --data data.yaml --cfg yolov5x.yaml --batch-size 16
```
请确保你已经安装了必要的依赖,并且按照 YOLOv5 官方文档的要求进行了配置。
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