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使用cpu运行yolov8

时间: 2025-01-30 08:16:38 浏览: 50

### 运行YOLOv8模型于CPU 为了在CPU上运行YOLOv8模型，可以采用Python环境并利用`ultralytics`库来加载预训练的YOLOv8权重文件。此过程不需要特定硬件支持，因此适用于任何具备基本计算能力的计算机设备。 #### 安装依赖项首先需确保环境中已安装必要的软件包。通过pip工具可方便地完成这些依赖项的安装： ```bash pip install ultralytics ``` #### 加载模型与执行预测接着，在脚本或交互式解释器中导入所需的模块，并指定要使用的模型版本（例如'yolov8n'代表nano规模）。由于目标是在CPU而非GPU上部署，故无需额外设置CUDA相关参数；默认情况下，如果未检测到可用的NVIDIA GPU，则会自动切换至CPU模式[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # Perform inference on an image URL print(results[0].boxes.xyxy) # Print detected bounding boxes coordinates ``` 上述代码片段展示了如何轻松调用YOLOv8进行对象识别任务。对于输入数据源的选择非常灵活——既可以是从网络获取的图片链接，也可以是本地存储路径下的图像文件名。值得注意的是，虽然可以在纯CPU架构下顺利启动YOLOv8，但由于缺乏专用图形处理单元的支持，实际性能表现可能会受到一定影响。特别是在面对复杂场景或多帧实时分析需求时，建议考虑优化算法配置或是寻找更强大的运算平台作为替代方案。

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