04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——在windows环境准备----详细示例操作

笔者有一台windows电脑，要想在训练yolo模型的时候提升速度，可以按照笔者本文的示例进行。

1、检查可用GPU资源
可以在设备管理器中检查电脑中是否含有GPU设备，如下图所示，可以在设备管理器中检查显卡信息，证明我们有GPU资源可以在训练模型的时候调用。

2、核对显卡算力
进入以下链接，查询所使用的显卡算力情况
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
可以看到，P5000的显卡算力为6.1，大于pytorch运行所需的最低算力3.5，具备训练加速的能力。

3、更新显卡驱动
访问以下链接，进入英伟达公司官网，输入显卡型号，最新的显卡驱动版本，如下图所示。
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

搜索到对应的驱动程序后，点击下载并安装即可。安装完成后，在cmd中运行nvidia-smi命令，可以看到如下提示，证明英伟达显卡的驱动程序已经安装完毕了，其中显卡驱动版本为537.70，可以支持