Yolo V8 模型训练初学者笔记 -- GPU游戏目标识别模型训练简单案例源码分享

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• Yolo V8 模型训练初学者笔记 -- win11成功调用GPU(RTX4060)进行模型训练

前言

• 若想通过这份案例源码成功运行，请参考以上的笔记文章

源码目录简介

• yolo_train.py -- 用 cpu 进行模型训练脚本
• yolo_try_gpu.py -- 测试 gpu 是否可被调用脚本
• yolo_train_by_gpu.py -- 用 gpu 进行模型训练脚本
• yolo_predit.py -- 对图片进行目标检测脚本
• yolo_predit_forapplication.py -- 对应用程序区域进行目标检测脚本
• realtime_preimg.html -- 实时监控目标检测结果的 html

源码链接在此！！！

aitraining-gpu-demo

未来实现游戏相关的机器学习，需要用到的工具库记录

• pydirectinput 处理基于硬件的控制

pydirectinput 和 pyautogui 都是 Python 中用于模拟键盘和鼠标输入的库,但它们之间存在一些差异:
**功能范围**:
    -   pydirectinput 专注于模拟基础的键盘和鼠标输入,如按下键盘按键、移动和点击鼠标等。
    -   pyautogui 提供更广泛的功能,包括截屏、图像搜索、窗口控制等,使其更加灵活和强大。
**跨平台支持**:
    -   pydirectinput 主要针对 Windows 平台,在 macOS 和 Linux 上可能需要额外的配置。
    -   pyautogui 可以在 Windows、macOS 和 Linux 上运行,跨平台支持更好。
**性能**:
    -   pydirectinput 通常比 pyautogui 更快和响应更及时,因为它直接与操作系统的底层 API 交互。
    -   pyautogui 可能会有一些延迟,因为它需要处理跨平台兼容性。
**易用性**:
    -   pydirectinput 提供更基础和原始的 API,使用起来可能需要更多的底层知识。
    -   pyautogui 的 API 更加友好和高级,对于初学者来说更易上手。