yolov8单机多卡训练命令
时间: 2023-08-19 22:05:38 浏览: 382
基于pytorch的单机多卡分布式训练源码
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。
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