yolov8用gpu训练

### 使用GPU训练YOLOv8模型

为了使用GPU来加速YOLOv8模型的训练过程，可以选择在云端环境中部署带有GPU支持的服务。具体来说，在恒源云平台上租用配备有高性能GPU的服务器是一个可行的选择[^1]。

#### 准备工作
确保已经完成数据集准备和模型选择的工作。这一步骤至关重要，因为只有当输入数据准备好并且选择了合适的预训练模型作为起点时，才能顺利开展后续操作。

#### 配置环境
进入所租赁的GPU实例后，通过SSH连接到该机器并执行必要的Linux命令来进行环境搭建。虽然这里不会详细介绍每一条指令的具体含义，但是基本流程涉及安装依赖库、克隆YOLOv8仓库以及设置Python虚拟环境等步骤。

# 更新软件包列表
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

# 安装pip和其他工具
sudo apt install python3-pip git -y

# 克隆YOLOv8项目代码库
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/

# 创建并激活conda或venv环境（任选其一）
python3 -m venv yolov8-env
source yolov8-env/bin/activate

# 安装所需的Python包
pip install -r requirements.txt

#### 开始训练
一旦上述准备工作就绪，则可以根据自己的需求调整超参数文件，并调用`train.py`脚本来启动训练任务。对于想要充分利用GPU硬件性能的情况而言，建议确认PyTorch能够检测到可用的CUDA设备：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回True则表示成功识别到了GPU；此时可以通过指定相应的配置选项让程序利用这些计算资源加快训练速度。