yolo环境安装

最新推荐文章于 2025-10-15 17:02:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-15 17:02:17 发布 · 391 阅读 · 0 ·
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本文介绍如何使用conda及pip安装特定版本的Keras-GPU、OpenCV-Python及Scikit-Learn等深度学习与计算机视觉领域的关键库。

conda install keras-gpu=1.14.0
pip install opencv-python4.1.0.25
pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple scikit-learn0.19.2

YOLOv8的环境安装和简单实践（入门）
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从零开始的YOLOv8的安装配置和简单使用的入门教程，手把手教，十分详细！有问题请积极在评论区提问！
Yolo环境搭建（深度学习基础环境）
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yoloV5环境搭建与运行（windows+pytorch+kaggle）
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xiaojin511025的博客
04-25 3287
---------------------------------到这miniconda就安装成功了--------------------------->下一步：-------------------------------------------------到这pytorch的安装就成功了--------------------------->下一步：---------------由于我的电脑是AMD的集成显卡，不支持CUDA，所以仅安装了CPU版的PyTorch。卸载后的界面（可跳过此步）
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这里建议python的版本为3.8，pytorch的版本为1.8.1，当我们输入python回车显示的python版本如果不是3.8版本则需要在anaconda中新建个python3.8的环境，新建的虚拟环境，和当前显示的环境并不会冲突，可以切换使用。尽量选择最新的日期的anaconda进行安装，我这里是windows电脑，因此选择了windos-x86_64.exe，大家根据自己的电脑系统来选择相应的anaconda安装包。activate python38进入到我们安装好的环境中。
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本文详细介绍了如何在不同操作系统上安装和配置Python、PyTorch、CUDA、cuDNN以及YOLO模型的环境。首先，建议从Python官网安装Python 3.10.2版本，并确保勾选“Add Python to Path”选项。接着，通过Anaconda创建虚拟环境，并安装PyTorch及其依赖库。对于GPU支持，需安装CUDA和cuDNN，并验证其安装是否成功。最后，通过VSCode配置Python环境，并安装YOLO模型所需的依赖库和预训练权重文件。整个过程涵盖了从基础环境搭建到深度学习框架和
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下面以Python3.8为例,！！下载之前保证将之前Python删除干净。
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