windows10 amd安装yolov8

### YOLOv8在Windows 10 AMD平台上的安装配置 YOLOv8 是一种先进的目标检测框架，基于 PyTorch 构建。然而，在 Windows 10 的 AMD 处理器环境下安装 YOLOv8 需要注意一些特定事项，因为 AMD 平台通常缺乏 NVIDIA GPU 支持的 CUDA 加速功能。 #### 虚拟环境创建 为了确保依赖项管理清晰并减少冲突，建议首先创建一个新的 Python 虚拟环境。可以使用 `conda` 或 `venv` 来完成此操作： ```bash # 使用 conda 创建虚拟环境 (推荐方法) conda create -n yolov8_env python=3.9 conda activate yolov8_env # 如果不想使用 conda，则可以选择 venv python -m venv yolov8_env source yolov8_env/bin/activate # Linux/MacOS .\yolov8_env\Scripts\activate # Windows ``` #### 安装必要的库 由于 AMD 不支持 CUDA，因此需要安装仅适用于 CPU 的 PyTorch 版本。以下是具体的安装步骤： ```bash # 安装 PyTorch 和其相关组件（CPU-only） pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 对于其他必需的依赖项，可以直接通过 pip 进行安装： ```bash # 安装 ultralytics 库（YOLOv8 所需的核心库） pip install ultralytics # 可选：安装额外的支持库用于数据处理和可视化 pip install matplotlib opencv-python scikit-learn pandas numpy ``` #### 测试安装 完成上述步骤后，可以通过以下代码测试 YOLOv8 是否成功安装以及模型能否正常加载： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 下载预训练权重文件 results = model.predict(source='bus.jpg', save=True) # 对图像进行预测 print(results) ``` 如果一切顺利，应该能够看到预测结果保存到指定目录中。 --- #### 注意事项 1. **硬件加速** 尽管 AMD 显卡无法利用 CUDA，但仍可通过 OpenCL 提供一定程度的硬件加速。不过目前主流深度学习框架对 OpenCL 的支持有限，故大多数情况下仍会退化至纯 CPU 计算模式[^1]。 2. **性能优化** 在仅有 CPU 的环境中运行大型神经网络可能会非常耗时。考虑降低输入分辨率或选用更轻量化的模型变体（如 `yolov8s.pt`），从而提升推理速度[^2]。 3. **驱动程序兼容性** 即使没有启用 GPU 加速，也应确保系统已安装最新版显卡驱动以保障整体稳定性[^3]。 --- ###