Yolov8环境配置

已于 2024-08-26 20:51:57 修改
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文章标签： YOLO
于 2024-08-26 20:51:34 首次发布
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Yolov8-ultralytics环境配置

通过conda安装

conda create -n Yolov8-Env python=3.10.6
conda activate Yolov8-Env
conda config --remove-key channels
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics # 失败报错
conda install pytorch torchvision torcha
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直接按照路径会有问题，找到自己 requirements.txt 文件路径，我这里是pip install -r D:\ultralytics-main\ultralytics-main\requirements.txt。首先去自己的anaconda的安装的envs（虚拟环境），在导航栏输入cmd，进入命令窗口。到官方网站下载yolo模型 ，下载好后解压，里面有个文件requirements.txt。然后安装ultralytics ，这是必须的。
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找了多篇文章，结合自己的经历写的一个博客，怕自己之后忘了，因为我的环境配置是好几篇文章拼接而成，所以我是写的自己配置时的步骤，同时有些也用了下别人文章里的图。
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Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。其中Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
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### 配置YOLOv8环境 对于配置YOLOv8的环境，建议使用Anaconda来管理依赖项和创建隔离的工作空间。具体来说，为了确保最佳兼容性和性能，应建立一个新的Conda虚拟环境，并指定Python版本为3.9，这与YOLOv8的要求相匹配[^3]。 #### 创建虚拟环境 通过执行如下命令可以轻松设置所需的开发环境： ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 ``` 此操作会初始化一个名为`yolov8`的新环境，其中包含了指定版本的Python解释器。激活该环境以便继续安装其他必要的库和工具： ```bash conda activate yolov8 ``` #### 安装PyTorch及相关组件 考虑到YOLOv8可能依赖于特定版本的PyTorch框架及其CUDA扩展，因此还需要确认已经正确设置了这些软件包。如果目标硬件支持，则应该优先考虑利用GPU加速计算能力；这意味着除了满足最低要求外，还应当验证CUDA驱动程序不低于10.2版本[^1]。 可以通过官方渠道或者预编译二进制文件的形式获取适合当前系统的PyTorch发行版。通常情况下，在活动环境中运行pip install指令即可完成这一过程： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 上述命令假设使用的是带有CUDA 11.3支持的NVIDIA GPU设备。如果没有合适的图形处理器或不打算启用GPU模式，则可以选择仅限CPU的支持版本。 #### 获取YOLOv8资源 最后一步是从GitHub仓库克隆最新的YOLOv8项目源码到本地计算机上。这样不仅可以获得完整的模型架构定义，也能访问配套的数据集处理脚本和其他辅助函数： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ pip install -r requirements.txt ``` 以上步骤涵盖了从零开始搭建适用于YOLOv8研究工作的基础平台所需的关键要素。当然，实际应用过程中或许还会遇到更多细节上的调整需求，比如针对不同操作系统做出适当修改等。
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