YOLOv8安装(cuda11.8)
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本文档测试电脑GPU:RTX 3060、RTX 3070
一、anaconda创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
二、安装pytorch
pytorch官网
选择cuda11.8,复制代码运行即可
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
三、下载yolov8源码
YOLOv8的GitHub首页
下载zip文件,解压到你想要的位置
四、安装依赖
yolov8最新版没有 requirement.txt 了,官方把它整合到一个包里去了,直接pip安装即可
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
五、测试环境
去github首页
下载yolov8n这个预训练权重 链接
下载后放到yolov8源码(刚才你解压的那个zip文件)的根目录下
回到conda终端下,在yolov8这个环境下cd到你的源码根目录,执行代码
yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'
反馈 Results saved to runs\\detect\\predict ,测试成功,去相应的文件夹即可找到结果
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