有关yolov8在windows系统上的环境配置

这是一篇关于如何配置yolov8环境的博客,同时也可以用于在Anaconda中安装PyTorch框架

第一步,选择在 miniconda 下安装 或者 Anaconda 下安装(本文我选择在Anaconda中安装,miniconda下安装基本也是同样的步骤)

这里我讲一下关于如何去下载miniconda,安装Anaconda的详情可以参考这篇博客,很不错 !

miniconda
  • 下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
  • 如果C盘有空间,最好安装在C盘,且安装目录中不要有中文
  • 勾选将其添加到PATH

有关yolov8在windows系统上的环境配置_第1张图片 打开下载链接,可以看到有很多版本,我们选择对应自己系统的版本进行下载

此处,我选择下图中的版本进行下载

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下载完成后进行安装即可!

进入 Anaconda 命令行

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查看已经存在的虚拟环境

  • 命令:conda info --envs

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conda环境创建
  • 命令:conda  create  -n  虚拟环境名  python=python版本号(可选)

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检查环境是否创建成功

  • 命令:conda info --envs

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激活创建好的虚拟环境ssn-gpu

  • conda activate ssn-gpu

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配置国内源

  • pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   (清华源)

下载并配置PyTorch

1. 查看自己电脑上的cuda信息

方法一:在桌面上右键,进入 “ NDVIDIA 控制面板 ”

如下图所示:

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方法二:在命令行输入命令 nvidia-smi  按下回车即可

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这里可以看到我的电脑是cuda12,所以我安装的不能高于cuda12,要低于cuda12,否则会出问题!

 

2. 进入PyTorch的官网:

pytorch官网:https://pytorch.org/

进入后,选择适合自己电脑系统以及配置的安装指令

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3. 选择适合自己电脑配置的Pytorch进行下载,复制粘贴对应的命令到命令行中即可

第一次安装会有一些慢,需要耐心等待即可

安装成功后如图所示:

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4. Ultralytics的安装

Ultralytics就是yolov8,关于Ultralytics有很多种安装方式,在这里我将介绍基于源码和pip指令进行安装方式

首先,需要下载Ultralytics的源码:https://github.com/ultralytics/ultralytics

然后,将其解压后的文件放在桌面上(最好是放在桌面上)

注意:一定要注意虚拟环境所在的Python是哪个版本的,我在安装过程中遇到了这个问题,就是因为python的版本是2.7的,Python版本不支持新版本的pip导致的。希望大家不要遇到这个问题,我重新创建了一个虚拟环境解决的。

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接着,进入到 Ultralytics-main项目目录下,使用命令  pip install -e . 来进行基于所下载的Ultralytics  源码进行安装,如下图所示:

有关yolov8在windows系统上的环境配置_第15张图片

这是安装成功的结果:

有关yolov8在windows系统上的环境配置_第16张图片 使用命令 pip list 可以看到已经安装过的包有关yolov8在windows系统上的环境配置_第17张图片

有关yolov8在windows系统上的环境配置_第18张图片

可以看到 ultralytics 是基于路径:c:\users\h'p\desktop\ultralytics-main 来进行安装的

综上所述就是关于如何在Anaconda中配置 Ultralytics (yolov8) 的环境

你可能感兴趣的:(python,YOLO,yolov8,神经网络,人工智能,计算机视觉)