部署YOLOv8至GPU时遭遇OSError 22错误，请求技术支持

问题详情 #

使用Ultralytics官网提供的YOLOv8训练代码：

import torch
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') 
model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)  # Train the model

运行环境：

• Ultralytics YOLOv8.0.90
• Python 3.8.2
• torch 1.12.0+cu113
• CUDA:0（NVIDIA GeForce RTX 3060，12288MiB）

GPU训练时持续报错，CPU训练可正常运行（耗时3小时），报错信息如下：

train: Scanning E:\python_learning\datasets\coco128\labels\train2017.cache... 126 images, 2 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 128/128 [00:00<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "C:\Program Files\Python38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main
    exitcode = _main(fd, parent_sentinel)
  File "C:\Program Files\Python38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main
    prepare(preparation_data)
  File "C:\Program Files\Python38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare
    _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path'])
  File "C:\Program Files\Python38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 287, in _fixup_main_from_path
    main_content = runpy.run_path(main_path,
  File "C:\Program Files\Python38\lib\runpy.py", line 262, in run_path
    code, fname = _get_code_from_file(run_name, path_name)
  File "C:\Program Files\Python38\lib\runpy.py", line 232, in _get_code_from_file
    with io.open_code(fname) as f:
OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'E:\\python_learning\\venv\\<input>'

报错原因 #

核心问题是多进程训练无法识别交互式环境的脚本路径：GPU训练默认启用多进程加速，但如果在Python交互式shell、Jupyter Notebook等环境中运行代码，系统找不到实际的脚本文件路径（报错中的<input>就是证据），导致进程初始化失败。CPU训练默认单进程，因此不受影响。

解决方案 #

1. 使用独立脚本文件运行
   将训练代码保存为train.py文件，通过命令行执行：

   python train.py
   

   这是最可靠的解决方式，多进程能正确识别脚本路径。

2. 禁用多进程训练
   如果必须在交互式环境运行，在model.train()中添加workers=0参数，强制单进程：

   model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, workers=0)
   

   注意：禁用多进程会降低GPU训练速度。

3. 升级YOLOv8版本
   旧版本（如8.0.90）存在多进程路径兼容问题，升级到最新版本：

   pip install ultralytics --upgrade
   

4. 验证数据集路径
   确认coco128.yaml中的数据集路径配置正确，避免使用特殊字符，路径可统一使用正斜杠/：

   train: E:/python_learning/datasets/coco128/images/train2017/
   val: E:/python_learning/datasets/coco128/images/val2017/
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark47