确保GPU被正确使用的一个简单方法是检查GPU的利用率。你可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况。 5. 训练完成后评估模型性能 训练完成后,你可以使用验证集来评估模型的性能。YOLOv8提供了评估脚本,你可以使用这些脚本来计算模型的mAP(mean Average Precision)等指标。 bash python val.py --data ./data/coco...
进入detector.c 命令行的第二个参数是train,于是执行高亮语句,train_detector,接下来我们看一下 train_detector的定义,在截图文件的上部分。 第三个参数是VOC_DATA 第一行是类别的个数,第二和第三行是训练和验证集的文本位置,文本中包含了图片路径和名字, /home/***/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2017/JPEGIma...
**减少GPU:**可能会有人说,随机缩放,普通的数据增强也可以做,但作者考虑到很多人可能只有一个GPU,因此Mosaic增强训练时,可以直接计算4张图片的数据,使得Mini-batch大小并不需要很大,一个GPU就可以达到比较好的效果。 此外,发现另一研究者的训练方式也值得借鉴,采用的数据增强和Mosaic比较类似,也是使用4张图片(不是...
方法一:使用官方命令 选择pytorch 1.12.1对应的cuda11.3,会出现官方命令: 直接使用命令进行安装conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 有可能比较慢或者不成功。 方法二:换pip装pytorch-gpu版 打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h...
多GPU训练:如果有多块GPU,可以使用多GPU训练来加速训练过程。 示例代码 1. 训练脚本 确保你已经将数据集和配置文件准备好,然后运行以下训练脚本: bash深色版本 # 进入YOLOv8项目目录 cd ultralytics # 训练模型 python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py --data ppe_dataset.yaml --cfg yolov8.yaml --we...
在终端中输入nvidia-smi命令来查看GPU驱动版本 nvidia-smi 2.在docker的配置文件中配置镜像加速器 使用Docker镜像加速器可以更加稳定地下载镜像。通常拉取镜像失败,提示“构建 Docker 镜像时由于网络超时问题无法从 Docker 注册表中拉取基础镜像”。这通常是由于网络连接问题,特别是在中国大陆访问国外 Docker 镜像仓库时...
3060显卡只有8G显存, 尝试使用batchsize为16来训练, 后面根据情况调整. 另外, 需要保证这torch的这三个, 是使用的gpu版本: 开始训练吧: yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=C:\Users\zunly\OneDrive\ai\yolov8_playground\roboflow\data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 ...
python models/export.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --img 640 --batch 1 2. 部署到不同平台 CPU部署:使用ONNX Runtime或TensorRT(CPU版)进行推理。 GPU部署:使用TensorRT(GPU版)进行高效推理。 3. 实际应用 将模型集成到你的应用中,如视频监控系统、自动驾驶汽车等。最...