【从零开始基于YOLO V8 实现目标检测任务】#5 CPU训练模型和GPU的差别

用一个案例直观的感受一下两者训练模型,在各方面情况的对比。下文中,上图为CPU(intel core i7-6700HQ),下图为GPU(RTX A4000)。

软硬件对比:

对于同样一个数据集,同样的参数设置:

  • 首先是训练100次的时间对比

训练时间减少16倍,训练过程中可以明显感受到GPU的加速效果。

  • 然后是精度对比

不知是否是所有实验都这样:CPU训练的精度略逊于GPU训练的效果,基本差不多。

### 使用YOLOv8进行训练的教程 #### 准备工作 在开始使用YOLOv8进行训练之前,需要确保环境已经配置好。可以通过安装 `ultralytics` 库来快速搭建环境[^1]。 ```bash pip install ultralytics ``` #### 数据集准备 为了训练自定义数据集,需准备好标注文件并创建对应的 YAML 文件描述数据结构。YAML 文件通常包含以下几个部分: - **path**: 数据集所在的目录路径。 - **train**: 训练集图像所在子目录或具体路径。 - **val**: 验证集图像所在子目录或具体路径。 - **nc**: 类别的数量。 - **names**: 各类别的名称列表。 示例 YAML 文件如下所示[^3]: ```yaml path: ./datasets/mydata/ train: images/train val: images/valid nc: 2 names: ['class1', 'class2'] ``` #### 加载模型 可以选择加载预训练权重或者从零开始训练模型。通过指定 `.pt` 文件作为初始权重可以加速收敛过程,并提高性能[^2]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") # 可替换为其他版本如 yolov8s、yolov8m 等 ``` 如果希望基于已有项目继续优化,则可以直接指向先前保存的最佳权重位置[^1]: ```python model = YOLO("/home/jsbz/桌面/yoloV8/train/runs/detect/train3/weights/best.pt") ``` #### 设置训练参数 启动训练前,可通过传递关键字参数调整各项超参设置。常见的选项包括但不限于批次大小 (`batch`)、学习率 (`lr0`)、最大迭代次数 (`epochs`) 输入图片尺寸 (`imgsz`) 等[^2][^3]。 下面是一个完整的例子展示如何调用 `train()` 方法来进行检测任务的学习: ```python results = model.train( data="./mydata.yaml", epochs=100, imgsz=640, device=0, # GPU ID; set to cpu if no CUDA available. batch=16 # Batch size per device. ) ``` > 注意事项:当硬件资源有限时适当减小批量数或将多个样本分配到不同设备上运行有助于缓解内存压力。 #### 开始训练 一切就绪后只需执行上述脚本即可触发整个流程自动化完成直至结束条件满足为止。期间程序还会实时记录日志信息便于监控进度以及后续分析评估成果质量高低优劣之处. --- ###
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