关于建设饮食与健康网站的意义,专业电影网站建设,wordpress熊掌号api推送,百度竞价防软件点击软件1、获取yolov8源码
访问yolov8_github官网#xff0c;网络不稳定时可能需要加速器。yolov8源码地址 获取方式#xff1a;直接下载或者git工具克隆 我使用git操作进行演示#xff0c;复制github上的地址(需提前关闭加速器)。
git clone https://github.com/ultralytics/ul…1、获取yolov8源码
访问yolov8_github官网网络不稳定时可能需要加速器。yolov8源码地址 获取方式直接下载或者git工具克隆 我使用git操作进行演示复制github上的地址(需提前关闭加速器)。
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git最终得到yolov8的源码
2、安装cuda、cudnn、anaconda、pytorch
WinR输入cmd命令弹出对话框后输入命令查看显卡驱动最高支持的CUDA版本 版本过低需要更新显卡驱动地址
nvidia-smi安装cuda、cudnn免邮箱注册)、pytorch统一以11.8版本进行安装
2.1、CUDA下载地址点击CUDA Toolkit 11.8.0跳转页面后依次选择 下载完成后默认安装路径一直点确认即可 安装完成后右击此电脑—属性—(界面右边)高级系统设置—环境变量—点击系统变量里的path进去查看环境变量。需要有下面两个环境变量若没有安装默认安装路径自行添加 WinR输入cmd命令弹出对话框后输入命令验证cuda是否安装成功
nvcc -V2.2、cudnn下载网址选择对应11.x的版本即可展开后鼠标点击安装包右键(不然会进行一系列邮箱注册繁琐操作) 如复制链接没有弹窗下载或者还是显示注册邮箱换一个11.x对应的cudnn版本即可 复制链接可直接用于迅雷下载速度更佳
下载解压后将所有文件拷贝到cuda目录里cuda默认路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 拷贝后cuda中的文件为 2.3、安装anaconda、pytorch虚拟环境 2.3.1、anaconda教程很多自行下载安装即可。安装完成后需要根据自己的安装路径配置环境变量 安装完成后右击此电脑—属性—(界面右边)高级系统设置—环境变量—点击系统变量里的path进去添加环境变量。 找到自己安装的对应路径复制即可 WinR输入cmd命令弹出对话框后输入命令验证Anaconda是否安装成功
conda --version
conda info
python
exit()2.3.2、打开开始菜单找到anaconda prompt。 (1) 基于base创建一个命名为yolov8的python环境。-n 参数后跟新建环境名称
conda create -n yolov8 python3.8输入y即可最后会得到如何激活环境的命令的界面
(2) 查看当前有那些虚拟环境
conda env list(3)激活环境
conda activate yolov8(4)pytorch官网地址找到cuda11.8对应的命令进行安装
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118等待安装完成显示下图字样即代表安装成功 找到源码对应文件在文件路径处输入cmd激活之前创建的yolo环境 安装requirements里的依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3、添加环境到pyCharm进行推理
打开PyCharm后将现有yolov8环境添加到解释器中 然后创建一个test.py文件检测pytorch
# 输入库
import torch
# 查看版本
print(torch.__version__)# 查看gpu是否可用
print(torch.cuda.is_available())# 查看对应CUDA的版本号
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.version.cuda)# 退出python
quit()进行推理
yolo taskdetect modepredict modelyolov8n.pt conf0.25 sourceultralytics/assets/bus.jpg若出现以下错误yolo 不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理文件。 输入下面指令即可
pip install ultralytics最后进行推理成功 未待完续… 总结 1、获取github上yolov8的项目利用git工具克隆到本地 2、下载cuda 3、下载cudnn 4、anaconda 5、创建yolov8虚拟环境 6、安装pytorch
