Mac yolo训练里如何调用GPU

在Mac上使用YOLO训练时，可以通过以下步骤来调用GPU：

1. 确认你的Mac有GPU。如果你的Mac没有独立的GPU，那么你无法使用GPU进行训练。

2. 安装CUDA和cuDNN。这两个软件包是使用GPU进行训练的必备组件。你可以从NVIDIA官网下载并安装它们。

3. 编译Darknet。在进行训练之前，你需要编译Darknet。确保在编译时启用了GPU支持。你可以通过在终端中执行以下命令来编译Darknet：

   make GPU=1

4. 在训练命令中指定GPU。在执行训练命令时，你需要指定要使用的GPU编号。例如，如果你的Mac上只有一个GPU，那么你可以使用以下命令来开始训练：

   ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -gpus 0

在上面的命令中，“-gpus 0”表示使用GPU 0进行训练。如果你有多个GPU，那么你可以使用逗号分隔它们的编号来指定使用哪些GPU进行训练。

通过以上步骤，你就可以在Mac上使用GPU进行YOLO训练了。

相关问题

MacBook yolo v8 mlx

### MacBook 上使用 YOLOv8 进行物体检测或模型训练

#### 安装依赖环境
为了在 MacBook 上顺利运行 YOLOv8，需先配置好 Python 环境并安装必要的库。对于 Apple 芯片的 MacBooks，在处理某些大型模型时可能会遇到硬件资源不足的情况[^2]。

brew install python@3.9
pip install virtualenv
virtualenv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate

#### 下载 YOLOv8 并准备数据集
获取官方仓库中的最新版本，并按照项目文档准备好用于训练的数据集。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

#### 训练自定义模型
通过修改 `data.yaml` 文件来指定自己的类别名称以及图片路径等参数后启动训练脚本：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练权重
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

由于苹果芯片内置 GPU 显存较小，可能无法支持较大规模的数据集或者复杂度较高的网络结构进行长时间迭代训练。此时建议考虑利用远程服务器完成此部分工作后再将最终得到的最佳权重下载到本地做进一步验证测试。

#### 执行推理预测
当拥有已经训练好的模型之后就可以轻松地调用其来进行实时的目标识别任务了:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('best_model.pt')
predictions = model.predict(source="image.jpg", conf=0.75)
for pred in predictions:
    boxes = pred.boxes.cpu().numpy()
    print(boxes)

mac运行yolov8

### 安装和配置环境

为了在 Mac 操作系统上成功安装并运行 YOLOv8 物体检测模型，需先确保 Python 和必要的依赖库已正确安装。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境以及包。

#### 创建Python虚拟环境

# 使用 conda 创建新的 python 环境, 命名为 yolov8_env 并激活它
conda create -n yolov8_env python=3.9
conda activate yolov8_env

### 下载YOLOv8仓库

访问官方 GitHub 页面下载最新版本的 YOLOv8 项目源码：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

上述命令会克隆 Ultralytics 提供的 YOLOv8 库，并通过 pip 工具来安装所需的 Python 包[^1]。

### 修改Model Configuration文件

对于想要训练特定变种的 YOLOv8 模型（比如带有 SE 注意力机制），应当按照需求调整 `model_yaml` 参数设置:

from pathlib import Path

# 设置为默认的小型 YOLOv8 配置路径
model_yaml = str(Path('models').joinpath('yolov8s.yaml'))

# 如果要启用SE注意力模块，则改为如下形式
# model_yaml = 'yaml_yolov8_SE'

这段代码展示了如何指定不同的预定义架构作为基础网络结构。

### 开始训练过程

准备好自己的数据集之后就可以启动训练流程了。这里假设已经准备好了 COCO 数据格式的数据集，并放置在一个合适的位置。

import torch
from ultralytics.yolo.engine.model import Model

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
m = Model(model_yaml).to(device)

# 启动训练...
results = m.train(data='custom_dataset_path', epochs=100, batch_size=16)

此部分脚本用于初始化模型实例并将其实例化到 GPU 上（如果可用）。接着调用 `.train()` 方法传入自定义数据集位置以及其他超参数来进行实际训练操作[^2]。

### 测试与验证

完成训练后可以加载保存的最佳权重并对测试图片执行推理预测。注意观察输出结果的质量，特别是针对复杂场景下的表现情况，如肾结石图像中存在的挑战性案例[^3]。

最后提醒，在整个过程中遇到任何问题都可以参考社区资源寻求帮助和支持[^4]。