选择自己对应的显卡驱动(一般都会有显卡驱动) 3.下载CUDAToolkit 下载CUDAToolkit时要对应的自己显卡的CUDA版本,在CMD中使用nvidia-smi查看 nvidia-smi 我的版本是CUDA 12.4 就需要下载对应的CUDAToolkit环境 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我选择的是CUDAToolkit12.4.0 注意:我们现在这个CUDAToolkit的目的是需...
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-...
gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # 比如在P3层 gain=tensor([ 1., 1., 80., 80., 80., 80., 1.], device='cuda:0') # Match targets to anchors t = targets * gain # shape(3,n,7) 将归一化的gtbox乘以特征图尺度,将box坐标投影到特征图上 if nt: #...
精度变化 官方给的预训练权重是FP16,而我们训练的时候是使用混合精度训练(支持CUDA才行),半精度训练只能在CUDA下进行,不支持CUDA默认是使用单精度训练,最终我们保存的权重是FP32,较FP16储存空间大了一倍。直接上代码视图: import argparse from models.common import * if __name__ == '__main__': parser =...
device: 训练的设备,cpu;0(表示一个gpu设备cuda:0);0,1,2,3(多个gpu设备) multi-scale: 是否进行多尺度训练,默认False single-cls: 数据集是否只有一个类别,默认False adam: 是否使用adam优化器 sync-bn: 是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用 local_rank: gpu编号 logdir: 存放日志的目录 workers: dataloader...
YOLOV5训练时MAP、R、P值为0,测试时无检验框 问题引出: 今天帮一个大三的学生,跑yolov5,首先我观察他电脑的配置:显卡是GTX1650,进入英伟达控制面板发现他最高支持的cuda版本的是11.7,便给他装了11.6的cuda和cudnn,但是训练的过程中,发现出现了一段警告,警告的内容为: ...
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture,统一计算架构)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 cuDNN是基于CUDA的用于深度神经网络的GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。 cuDNN是插入式设计,即所谓安装只需把cuDNN文件复制到CUDA对应文件夹就可以了。
0(表示一个gpu设备cuda:0);0,1,2,3(多个gpu设备)--multi-scale:是否进行多尺度训练,默认False--single-cls:数据集是否只有一个类别,默认False--adam:是否使用adam优化器--sync-bn:是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用--local_rank:DDP参数,请勿修改--workers:最大工作核心数--project:训练模型的保存位置--...
第二，在YOLOv5中存在一个滑动更新模型参数的操作，这个操作启动了很多碎的CUDA Kernel，而每个CUDA ...
device="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu" 接着,我们设定了一些基本的训练参数,如工作进程数和批次大小。这些参数会影响数据加载和模型训练的速度。然后,我们定义数据集的名称,并获取数据集配置文件的绝对路径。使用abs_path函数将相对路径转换为绝对路径,并确保路径格式符合UNIX风格,这对于跨平台的兼容...