训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——依托GoogleColab免费GPU资源详解

笔者在前面几篇文章中详细介绍了用于YOLO模型训练所需要的资源准备、标签标注等工作。现在笔者就来向大家介绍依托yoloV8使用相关的标签素材做训练的具体方法和步骤。

为了开展训练，我们需要使用GPU资源，在python环境中提前安装好英伟达显卡对应版本的CUDA和用于开展模型训练的torch，这样才能调用GPUT资源。

总体而言，CUDA的torch的安装是比较复杂的，需要充分结合现有的硬件条件做适配，本文笔者不做详细介绍，将在后续详细展开来讲。本文笔者向大家推荐一款免费的GPU资源，非常便于我们做模型训练，而且环境搭建非常便捷，那就是Google公司推出的Colab工具。

1、Colab介绍

Colab 是一个由 Google Research 团队开发的在线平台，可以让你在浏览器中编写和运行 Python 代码，无需任何配置，免费使用 GPU 和 TPU，还可以方便地与其他人共享你的工作。Google Colab 适合进行机器学习、数据分析和教育等目的。其主要特点有：

• 零配置：你只需要一个 Google 账号和一个浏览器，就可以开始使用 Google Colab，无需安装任何软件或硬件。

• 免费的计算资源：你可以使用 Google 的云端服务器，包括 GPU 和 TPU，来运行你的代码，加速你的机器学习项目。

• 互动式编程：你可以在 Google Colab 中创建和编辑 Jupyter 笔记本，使用 Python 语言和丰富的库来实现你的想法，还可以添加文本、图片、视频等多媒体元素来丰富你的内容。

• 协作和共享：你可以与其他人实时地编辑和评论同一个笔记本，还可以通过链接或电子邮件来分享你的笔记本