训练时间

[xiangyun-hz]

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Question

使用yolov5s，3090显卡，batch=64，epoch=300，单卡和8卡大家训练时间分别多少？我8卡怎么要25小时，这个正常吗？

Additional

No response

[github-actions]

👋 你好 @qiuhongxiang, 如有任何问题，请首先检查你的运行指令有没有问题，如果指令没有问题，请尝试更新作者仓库的最新代码：

  # 如果没下载官方代码
  $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
  $ cd yolov5
  $ pip install -r requirements.txt

  # 如果已下载官方代码
  $ cd yolov5
  $ git reset --hard
  $ git pull
  $ pip install -r requirements.txt

更多请参考⭐️英文官方教程

依赖

Python版本3.6或更高，python依赖库都在requirements.txt 里面，直接pip install -r requirements.txt即可。
如果你使用Windows的话，尽量使用CUDA10.2和对应版本的pytorch，CUDA11+会有些许问题。

环境

下面是已经配置好环境的免费GPU训练环境：

• Google Colab and Kaggle :
• Google Cloud : GCP 快速上手教程
• Amazon Deep Learning AMI. See AWS 快速上手教程
• Docker Image. Docker 快速上手教程

[wudashuo]

训练时间不光看你batch size和epoch，最主要看你数据集的大小，你数据集要是10万张，那一周都正常；要是10张，可能十几分钟就跑完了。
另外，使用DDP模式要比普通DP模式更快。
DP模式(不推荐)：
$ python3 train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1,2,3
DDP模式(推荐)：
$ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1,2,3