yolov8Gpu推理

YOLOv8 GPU 推理设置与配置
为了在GPU上执行YOLOv8模型的推理，需要确保环境已经正确安装并配置了CUDA和cuDNN库。接着，需确认PyTorch能够检测到可用的GPU设备[^1]。
安装依赖项
首先，应安装必要的Python包来支持YOLOv8以及GPU加速功能：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install ultralytics
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配置环境变量
如果环境中存在多个GPU，则可以通过设定CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定使用的特定GPU:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 使用第一个GPU
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加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重文件，并将其移动至GPU以加快计算速度：
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt') # 替换为你想要使用的具体版本
if torch.cuda.is_available():
model.to(torch.device('cuda'))
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执行推理过程
准备好输入图片后，可以调用模型实例的方法完成预测工作：
results = model(image_path) # 对单张图片进行推断
print(results.pandas().xyxy[0]) # 输出边界框坐标和其他信息
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对于批量处理多张图片的情况，建议采用数据加载器（DataLoader），以便更高效地管理内存资源和提升性能表现。