yolov8 ddp配置

要配置Yolov8 DDP（Distributed Data Parallel），您需要进行以下步骤：

1. 首先，通过修改配置文件来设置训练参数。这可以通过编辑"configs/hyp.yaml"文件来实现。在该文件中，您可以设置批处理大小（--batch-size）、图像大小（--img-size）以及其他训练超参数。

2. 然后，您可以使用以下命令来启动Yolov8的训练：
python train.py --model weights/yolov8n.pt --data configs/data/objects365.yaml --hyp configs/hyp.yaml --batch-size 512 --img-size 416 --device 0 --project object365 --name yolov8n

在这个命令中，--model参数指定了模型的权重文件路径，--data参数指定了数据配置文件的路径，--hyp参数指定了训练超参数配置文件的路径，--batch-size和--img-size参数分别指定了批处理大小和图像大小，--device参数指定了使用的GPU设备，--project和--name参数用于设置训练项目的名称。

3. 如果您想使用DDP进行训练，您需要将上述命令中的"python train.py"替换为以下命令：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 39083 xxx/code/yolov8/train.py

在这个命令中，"--nproc_per_node"参数指定了使用的GPU数量，"--master_port"参数指定了用于进程间通信的端口号。请注意，您需要根据您的实际环境和需求进行相应的修改。

通过以上步骤，您可以配置Yolov8 DDP并开始训练。请确保您已经正确安装了相应的依赖库和环境。