【Yolo v8 window系统使用AMD GPU进行训练】

pip install onnxruntime_directml

将你的YOLO model转换成 ONNX格式

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
model.export(format='onnx')

添加 ‘DmlExecutionProvider’ 这个字符串到指定的包对应的行中 133 to 140 in “venv\Lib\site-packages\ultralytics\nn\autobackend.py”:

elif onnx:  # ONNX Runtime
        LOGGER.info(f'Loading {w} for ONNX Runtime inference...')
        # check_requirements(('onnx', 'onnxruntime-gpu' if cuda else 'onnxruntime'))
        import onnxruntime
        providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] if cuda else ['DmlExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
        session = onnxruntime.InferenceSession(w, providers=providers)
        output_names = [x.name for x in session.get_outputs()]
        metadata = session.get_modelmeta().custom_metadata_map  # metadata
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值