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YOLOV8配置cuda

时间: 2025-01-12 09:44:07 浏览: 61

### 配置 YOLOv8 使用 CUDA 环境 #### 创建 Conda 虚拟环境并激活为了确保兼容性和稳定性，建议创建一个新的Conda虚拟环境来安装所需的依赖项。这可以防止不同项目的库之间发生冲突。 ```bash conda create -n yolov8_env python=3.9 conda activate yolov8_env ``` #### 安装 PyTorch 和 CUDA 工具包考虑到目标硬件支持的CUDA版本，在此案例中为12.3，因此需要安装与之匹配的PyTorch版本[^3]。可以通过以下命令完成： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` 这里选择了`cudatoolkit=11.7`作为示例，因为这是低于12.3的最大稳定版之一，并且被广泛测试过能够良好工作于多数场景下。 #### 安装 Ultralytics 的 YOLOv8 库 Ultralytics 提供了一个官方 Python 包用于简化模型训练和推理过程。通过 pip 可以轻松获取最新发布的版本: ```bash pip install ultralytics ``` #### 测试 GPU 加速功能是否正常运作成功部署上述组件之后，应该验证GPU加速特性能否正常使用。编写一段简单的Python脚本来加载预训练好的YOLOv8权重文件，并尝试执行一次预测操作以确认一切按预期运行。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', device='cuda') print(results) ``` 如果输出结果显示使用了GPU资源，则表明整个设置流程顺利完成[^1]。

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