关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
xiao甦
2023-06-23 22:21
采纳率: 55.6%
浏览 22
首页
后端
已结题
yolov5训练,gpu训练提示页面太小,CPU反而没事
python
深度学习
机器学习
使用GPU训练报页面太小的错误,用cpu反而没事两个是不同的环境,GPU是新配的环境,装了对应的torch和torchvision。
收起
写回答
好问题
0
提建议
关注问题
微信扫一扫
点击复制链接
分享
邀请回答
编辑
收藏
删除
收藏
举报
3
条回答
默认
最新
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
xiao甦
2023-06-23 22:38
关注
虚拟内存也有设置。
本回答被题主选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
本回答被专家选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
本回答被题主和专家选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
解决
无用
评论
打赏
微信扫一扫
点击复制链接
分享
举报
评论
按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
查看更多回答(2条)
向“C知道”追问
报告相同问题?
提交
关注问题
YOLOv8
训练
过程
GPU
利用率低?原因分析与优化
2026-01-01 01:19
已退乎的博客
YOLOv8
训练
时
GPU
利用率低常因数据加载瓶颈、batch size过小或硬件协同不佳导致。通过合理设置DataLoader的num_workers、启用混合精度、使用高速存储及增大batch size,可显著提升
GPU
吞吐。模型过轻或系统平台选择...
yolov5
的分布式
训练
问题
2024-07-25 11:07
1037号森林里一段干木头的博客
-epochs 150 --data Dataset/person.yaml --batch-size 32 --weights weights/
yolov5
n.pt --img 640 --cfg models/person.yaml --freeze 4 --name
yolov5
n_person --device 0 train.py
训练
脚本中每个参数的作用: ...
Win10环境下
CPU
+
GPU
版本基于
YOLOv5
的行人检测研究(包括Anaconda安装超详细)
2022-02-16 17:59
Ubuntu小可怜的博客
e #每次打开cmd都需要激活yolo环境 activate yolo 下载
YOLOv5
及构建依赖
YOLOv5
官方下载地址(https://github.com/ultralytics/
yolov5
),windows环境应该很难下载下来,一般需要科学上网,有需要的可以私信我。...
YOLOv8推理速度实测:
CPU
vs
GPU
性能对比分析
2026-01-01 00:36
杏花朵朵的博客
实测显示,YOLOv8在
GPU
上的推理速度可达
CPU
的16倍以上,单帧处理仅需8.7毫秒,能效比也远超
CPU
。对于实时性要求高的视觉系统,
GPU
仍是首选方案,而
CPU
适用于低负载边缘场景。软硬协同优化正成为部署主流。
YOLO模型
训练
太慢?我们为你优化了
GPU
资源调度策略
2025-12-28 13:06
半清斋的博客
针对YOLO模型
训练
中
GPU
利用率低、多卡加速慢、显存溢出等问题,深入分析数据加载、混合精度、梯度累积和NCCL通信等关键瓶颈,并提供基于DDP、AMP和异步加载的实战优化方案,显著提升分布式
训练
效率与资源利用率。
YOLOv5
-6.1从
训练
到部署(三):模型在
CPU
上部署
2023-12-18 11:23
Lament King的博客
模型在
CPU
上部署
YOLOv8单机多卡
训练
脚本启动方式
2025-12-31 18:00
元楼的博客
掌握YOLOv8在单机多
GPU
环境下的高效
训练
方法,利用torchrun与DDP实现分布式并行,显著加速模型
训练
。无需修改代码,通过简单命令即可启用多卡协同,结合自动混合精度、合理批大小调整和数据管道优化,提升
训练
效率与...
YOLO模型
训练
成本太高?我们提供高性价比
GPU
租赁服务
2025-12-28 17:04
Saint George的博客
YOLO模型虽推理高效,但
训练
成本...中小企业难以承担硬件投入,而
GPU
租赁服务提供了按需使用顶级算力的新路径。通过A100等高性能实例,结合分布式
训练
与混合精度技术,显著缩短周期并降低成本,让AI视觉开发更普惠。
YOLOv11
训练
提速秘籍:基于PyTorch-CUDA镜像的
GPU
优化方案
2025-12-29 17:45
Suvo Sarkar的博客
通过使用预集成的PyTorch-CUDA容器镜像,可显著提升YOLO类大模型的
训练
效率。该方案避免了繁琐的环境配置,确保软硬件协同优化,实现高
GPU
利用率与多卡高效扩展,同时保障团队协作一致性,让开发者聚焦算法创新而非...
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/
YOLOv5
的植物病害检测系统(Python+PySide6界面+
训练
代码)
2024-03-02 15:47
思绪无限的博客
详述了使用深度学习构建此系统的方法,提供了基于最新YOLOv8算法的实现代码,并对比了YOLOv7、YOLOv6、
YOLOv5
的性能,包括mAP和F1 Score。深入探讨了YOLOv8原理,附上Python代码和
训练
数据集,并介绍了集成PySide6 ...
没有解决我的问题,
去提问
向专家提问
向AI提问
付费问答(悬赏)服务下线公告
◇ 用户帮助中心
◇ 新手如何提问
◇ 奖惩公告
问题事件
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
已结题
(查看结题原因)
6月27日
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
创建了问题
6月23日