ubuntu24.04＋5070ti训练yolo模型(2)
三、cuda安装
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
也可通过官网下载cuda和cudnn最新版本手动安装
安装后查看
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Jan__6_16:45:21_PST_2023
Cuda compilation tools, release 12.0, V12.0.140
Build cuda_12.0.r12.0/compiler.32267302_0
四、yolo模型训练
下载模型https://github.com/ultralytics/ultralytics
pip install ultralytics
出现error: externally-managed-environment
这个错误信息表明你正在尝试在一个由Ubuntu系统或某些系统级服务管理的Python环境中使用pip来安装包，而这个环境是“外部管理”的，意味着它可能已经被Ubuntu的某些部分或其他系统级服务所依赖。直接在这个环境中使用pip安装或更新包可能会破坏这些系统级服务或应用的运行。
sudo apt install python3-venv
建立虚拟环境yolo：python3 -m venv yolo
激活：source yolo/bin/activate
再次安装正常pip install ultralytics
训练参照说明即可。
# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.yaml epochs=100 imgsz=640
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.yaml pretrained=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
在训练yolo11x模型时 torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
查看batch默认值为16，改为12正常
yolo detect train data=yoloDjW.yaml model=yolo11x.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=12