yolov8环境搭建CUDA11.3
时间: 2025-04-16 19:14:37 浏览: 21
### YOLOv8 环境配置 CUDA 11.3 安装教程
#### 创建 Python 虚拟环境并激活
为了确保项目的独立性和稳定性,建议先创建一个新的 Conda 虚拟环境。这一步骤可以防止不同项目之间的库版本冲突。
```bash
conda create -n yolov8_env python=3.8
conda activate yolov8_env
```
#### 配置 CUDA 和 cuDNN 支持
确认已安装适合的 GPU 驱动程序后,需设置兼容的 CUDA 工具包和 cuDNN 库。对于 CUDA 11.3 的情况:
- 下载对应版本的 CUDA Toolkit 11.3 并完成安装。
- 设置 `PATH` 及其他必要的环境变量以便命令行工具能够识别 nvcc 编译器[^3]。
#### PyTorch 安装
考虑到性能优化以及与现有硬件的最佳匹配度,在此推荐通过官方渠道获取预编译好的二进制文件来简化安装流程。针对特定版本的 CUDA 进行适配非常重要。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
#### Ultralytics 依赖项安装
Ultralytics 是开发 YOLOv8 所必需的核心组件之一。由于之前提到的操作系统差异性,这里提供适用于 Windows 用户的具体操作指令。
```bash
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
#### 数据集准备与模型训练
一旦上述准备工作全部就绪,则可以根据实际需求调整参数设定,并着手处理数据标注工作;之后便能顺利启动模型训练过程了。
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