YOLOv5跑模型没用到GPU

很抱歉，根据提供的引用内容，我没有找到关于“YOLOv5跑模型没用到GPU”的信息。但是，YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法，它可以在GPU上进行训练和推理，以提高模型的速度和精度。如果您遇到了YOLOv5跑模型没用到GPU的问题，您可以尝试检查您的环境配置是否正确，例如是否安装了正确的CUDA和cuDNN版本，并且是否正确设置了GPU的使用。此外，您还可以尝试在训练和推理时使用GPU来加速模型的运行。如果您需要更具体的帮助，请提供更多的信息，我将尽力为您解答。

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d435i yolov5目标检测坐标用gpu跑

D435i是Intel RealSense系列的一款深度相机，YOLOv5是一种流行的基于卷积神经网络的目标检测算法。当你想在GPU上运行YOLOv5对D435i摄像头捕捉到的视频进行目标检测，并获取精确的物体位置坐标时，通常会按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：首先，你需要安装PyTorch库及其GPU版本，因为YOLOv5是在此框架下运行的。同时，确保已经正确配置了CUDA和cuDNN。

2. **下载模型**：从YOLOv5的GitHub仓库下载预训练的YOLOv5模型，比如`yolov5s`、`yolov5m`或`yolov5l`，选择适合你的场景和计算资源的模型。

3. **数据准备**：针对D435i的视频输入，需要将其转换成模型可以处理的格式（例如BGR），并调整帧率和尺寸。

4. **加载模型**：在GPU上加载预训练的YOLOv5模型，通过`model.cuda()`命令使其加速运算。

5. **预测与坐标提取**：对于每一帧视频，调用模型的`predict()`函数，这将返回包含每个检测到物体的类别、置信度以及边界框信息（包括左上角(x, y)和右下角(w, h)）。你可以使用`boxes[:, :4].cpu().numpy()`来获取坐标。

import torch
from yolov5 import models

# 加载模型到GPU
model = models.yolov5s.load_from_checkpoint('weights/yolov5s.pt')
model.cuda()

# 假设frame是D435i视频的一帧
frame = ... # 转换后的帧数据
outputs = model(frame.cuda())
bboxes = outputs.xyxy[0]  # 获取边框坐标

检查 YOLOv5 模块是否指定了 GPU：

在 Python 中，为了检查 YOLOv5 模块是否指定了 GPU（即它是否配置为使用GPU进行计算），你需要使用 YOLOv5 提供的一些特定函数或者访问其内部的硬件设置。以下是一个示例步骤：

1. 首先，确保你已经导入了 YOLOv5 的模块，比如 `from yolov5 import *`。

2. 使用 `torch.cuda.is_available()` 函数检查是否有可用的 GPU，这个函数会在有 GPU 设备时返回 `True`：

   if torch.cuda.is_available():
       print("A GPU is available.")

3. 接着，你可以直接从 YOLOv5 的模型实例中获取相关信息，例如 `model.device` 属性会告诉你模型当前绑定的设备：

   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 加载模型
   device = model.device
   if device.type == 'cuda':
       print(f"Model is using GPU with device {device.index}")
   else:
       print("Model is running on CPU.")

如果 `.device` 返回的是 `cuda`，那就表示模型正在使用 GPU。

4. 最后，还可以使用 `detectron2` 库（YOLOv5 集成其中的一部分）提供的工具来检查硬件配置：

   from detectron2.utils.logger import setup_logger
   logger = setup_logger()
   logger.info("Detectron2 Environment:")
   logger.info(model.conf)

查看 `conf` 对象中的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 或者 `use_cudnn` 参数。

以上就是检查 YOLOv5 是否在使用 GPU 的基本方法。如果你发现它不是默认使用 GPU，可以考虑调整你的代码或者环境配置来指定 GPU。