yolov5单机多卡训练加速配置

最新推荐文章于 2025-06-28 15:55:15 发布
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#YOLO

针对默认单卡训练速度慢的问题，文章介绍了如何配置多个GPU进行并行训练，并利用缓存来加速进程。在设备配置中，例如`--device0,1`表示使用显卡1和2。同时，建议确保内存足够以支持缓存功能。通过GPU-Z监控工具，可以观察到显卡的使用情况，以验证配置效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

用默认单卡训练速度太慢，这里配置多卡，并使用缓存，内存得够用要不然无法缓存

--device 0,1 --cache

--device 0,1这里的0就是显卡1，1就是显卡2，如果你有更多显卡，可以继续往下写

训练过程

通过GPU-Z查看2个显卡的占用率

显卡1

显卡2

【深度学习】【YoloV5】单机多卡训练 多机多卡训练
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11-12 1584
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关于YOLOv5的训练，GPU单卡、多卡设置，加速训练
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yolov5毫无疑问是目前目标检测框架中非常准确快速的检测框架之一，在工业界和学术界应用广泛，其优势不言而喻。在模型训练或推理时，我们都想快速完成，特别是数据量很大的时候，效率就是非常迫切需要提升的。这里简单介绍一下yolov5的多种训练方法，便于理解深度学习的模型训练方法，同时基于自身的硬件条件选择高效的训练方法。如果条件允许，首推的是多卡DDP训练模式。
YOLOv5 训练中参数优化方案
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显存紧张或追求训练速度时。
yolov5单机多卡训练
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目标检测 YOLOv5 - 多机多卡训练 flyfish 环境： Python>=3.6.0 PyTorch>=1.7 YOLOv5:v5 分两种类型机器一个master，其他都是slave master机器运行的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node G --nnodes N --node_rank 0 --master_addr "192.168.1.2" --master_port 1234 train.py --b
萤火跑模型 | 多卡并行实现 YOLOv5 高性能训练
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12-09 1463
总的来说，完整的 hfai 相比原始训练方式有将近 50% 的训练提速，这得益于优秀的训练数据集管理，高速存储系统和优良的算子与通信能力；与轻量版 hfai 对比中，我们可以明显看到，在使用同样的数据加载模式下，hfreduce 和 hfai 优化算子充分利用加速卡计算资源，加速的具体表现为整体有近 20% 的进一步提速。YOLOv5 作为目标检测领域的旗舰模型，受到了广泛的关注。我们借助幻方萤火集群，很轻松地实现了集群特性与这套新的开发模式的打通，获得明显的加速效果，证明了萤火集群的易用性和实力。
YOLOV5代码精度之训练部分（train.py）
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09-27 2284
这些都是用户自定义的库，由于上一步已经把路径加载上了，所以现在可以导入，这个顺序不可以调换。这个是测试集，我们下一篇再具体讲实验性质的代码，包括MixConv2d、跨层权重Sum等yolo的特定模块，包括BaseModel，DetectionModel，ClassificationModel，parse_model等定义了自动生成锚框的方法定义了自动生成批量大小的方法定义了回调函数，主要为logger服务dateset和dateloader定义代码谷歌云盘内容下载。
YOLOV5分布式训练的详细指南
浩瀚之水的专栏
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2. train.py里的model.train需要修改device=[0,1], 其中0,1指卡0和卡1，可以根据实际需求修改卡号。model.train里的device改成device=[0,1],比如你有两张卡，你想双卡同时训练模型，1. 指令里的2指双卡，多卡以此类推。你需要把YOLO训练。
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在本地环境利用YOLOv5训练自己的数据集（已完成）
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针对自建数据集，yolov5模型训练速度很慢的可能原因和解决方法。
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参考YOLOv5多机多卡训练。
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