yolov8用CPU能跑，用GPU跑不了

Question

在Linux系统里，用GPU(4060)torch1.131不能运行，退出代码为139，最后一行显示“Segmentation fault”。
而如果我改用CPU就可以跑，但也会自动终止。
想问一下如何才能用GPU跑，和怎么加大Linux运行时的内存(电脑主系统是win)

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您想要解决的问题

您希望解决的问题是如何在Linux系统上使用NVIDIA GPU（例如4060）运行YOLOv8模型，同时解决在PyTorch 1.13.1环境下出现的退出代码139和"Segmentation fault"错误。此外，您还希望了解如何增加Linux运行时的内存，因为您的电脑主系统是Windows。

问题出现原因

1. 退出代码139和"Segmentation fault"：这通常表明程序尝试访问它没有权限访问的内存区域，这可能是由于内存溢出、不兼容的硬件驱动、或者是PyTorch与GPU之间的兼容性问题。
2. CPU运行自动终止：这可能是因为模型对内存的需求超过了CPU所能提供的，导致程序崩溃。

问题解决方案

1. 更新GPU驱动：确保您的GPU驱动是最新的，并且与PyTorch 1.13.1兼容。
2. 检查CUDA和cuDNN：安装或更新到与PyTorch 1.13.1兼容的CUDA和cuDNN版本。
3. 增加Linux系统的内存：由于您的主系统是Windows，您可能在Windows上使用Wine或虚拟机运行Linux。如果使用虚拟机，可以通过虚拟机设置增加分配给Linux的内存。
4. 调试PyTorch代码：尝试简化您的代码，逐步运行以确定导致错误的具体部分。

提供代码

以下是一个基本的示例，展示如何在PyTorch中设置GPU或CPU：

import torch

# 检查是否有可用的GPU，如果有则使用GPU，否则使用CPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 确保模型和数据都转移到了正确的设备上
model.to(device)
data.to(device)

代码运行方式

1. 确保您的Linux系统已经安装了Python和PyTorch。
2. 更新您的GPU驱动、CUDA和cuDNN。
3. 在Linux环境中运行上述代码。

代码预期运行结果

如果上述步骤正确执行，您应该能够在GPU上运行YOLOv8模型，而不会遇到"Segmentation fault"错误。

推荐相关链接

• PyTorch官方安装指南
• NVIDIA官方驱动下载
• CUDA Toolkit官方下载
• cuDNN官方下载
• Wine在Windows上运行Linux程序
• 虚拟机内存分配

请注意，具体的错误解决可能需要根据您系统的具体情况进行调整。如果您在解决问题的过程中遇到任何困难，可以提供更多的错误信息或者系统配置细节，以便进一步帮助您。