【深度学习之YOLO8】环境部署_yolov8部署_yolov8 部署

配置Python环境变量

创建conda环境

配置CUDA环境变量

配置cuDNN文件

下载安装PythonSDK

拉取yolo8 GitHub项目到本地

Anaconda安装

下载安装CUDA toolkit

下载PyTorch

下载cuDNN

环境测试

除了拉取代码不需要验证，其他都需要自己check下到底是不是真安装成功了

一、确定版本

CUDA toolkit、cuDNN版本

1. 查看显卡的CUDA支持的最高版本，我的是12.2.79，后面安装的CUDA toolkit和cuDNN大版本不能超过它
   
2. 进PyTorch官网，查看支持的CUDA最高版本，即：我的电脑torch是最高支持11.8的CUDA
   

由以上两点，得出安装的CUDA、cuDNN不能超11.8，那我后面这俩安装<=11.8

Python、PyTorch版本

torch、python各版本兼容情况表

上面有CUDA、cuDNN版本<=11.8

再在进PyTorch官网，预览一下DUDA<=11.8的有哪些

考虑到后面可能会用到其他组件，相互兼容的不是特别及时，所以我选了11.6的CUDA，看到PyTorch有1.13.0支持CUDA11.6的，那么在上面 torch、python各版本兼容情况表 里可以得出：我的电脑CUDA、duDNN、PyTorch它们三个，和Python互相兼容的py版本范围是3.7.2 ~ 3.10
所以，py版本不宜过高，基本都是向下兼容，YOLO5的默认SDK版本是3.7，YOLO8的默认SDK版本是3.8

最终版本选择

二、安装Python

下载

已经有Python的需要卸载干净，去官网找自己对应版本的安装包(要卸载哪个就找哪个版本的exe安装包)，比如找3.8.0的，下载运行点击Uninstall进行卸载

电脑无Python残留，或没有安装过Python，进官网版本列表下载自己要的版本，一路确认即可，尽量是不要安在有中文的路径下，后面的安装也是

环境变量

将Python安装目录和里面的Scripts文件夹路径放在Path里

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts

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验证安装

win+r后键入cmd确认，出现版本号

python -V
或者
python --version

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三、安装Anaconda

一个易于安装的包管理器、环境管理器和 Python 发行版，包含 1,500 多个开源包，并提供 免费社区支持。Anaconda与平台无关，因此无论在Windows、macOS还是Linux上都可以使用它，与它类似的有pip。

安装

进Anaconda官网，点下载，无脑下一步即可

环境变量

将以下四个路径添加进Path

验证安装

conda -V

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创建conda虚拟环境

后面的操作都是基于这个虚拟环境，最好是用管理员打开终端

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate
第一次激活环境，可能有这个错误，根据提示使用conda init，重启cmd。或者使用source activate env_name使环境可用。

# 创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8.0
# 激活虚拟环境(切换至这个环境)
conda activate yolov8
# 查看已创建的虚拟环境
conda info -e

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常用命令

# 查看版本
conda --version # 或者 conda -V
# 更新conda
conda update conda
# 更新Anaconda
conda update Anaconda
# 查看环境配置
conda config --show
# 查看安装了哪些包
conda list
# 查看Anaconda仓库有没有这个想要的包
conda search package_name
# 新增镜像channel
conda config --add channels mirrors_url
# 移除镜像channel
conda config --add channels mirrors_url
# 查看配了哪些镜像channel
conda config --show channels
# 设置清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# 设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 创建虚拟环境
conda create -n env_name python=3.8
# 查看虚拟环境
conda env list #或conda info -e 或conda info --envs
# 激活虚拟环境
conda activate env_name
# 退出当前虚拟环境
conda deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all
# 安装包(在当前虚拟环境)
conda install package_name=package_version
# 更新包(在当前虚拟环境)
conda update package_name
# 删除包(在当前虚拟环境)
conda remove --name env_name  package_name
# 卸载包
conda uninstall package_name
# 增量卸载包(如果有虚拟环境在用，会跳过这个小包，就是不全卸载)
conda uninstall package_name --force
# 删除没有在用的包
conda clean -p
# 清理缓存
conda clean -y -all
# 变更Python版本
conda install python=3.5 #升级到最新版conda update python
# 查看配置文件地址 (默认`C:\Users\用户名\.condarc`)
conda info #user config file那行
# conda初始化
conda init

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四、安装CUDA toolkit

下载

官网下载，跳转翻阅之前版本，找到CUDA-11.6.0下载

安装，注意下面两步，其他默认

环境变量

默认安装在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
Path加入下面这5个路径（安装默认配了bin和libnvvp）。

验证安装

cmd窗口输入：nvcc -V

或者
cmd切换CUDA安装目录，进extras/demo_suite目录，执行里面的bandwidthTest.exe，再执行deviceQuery.exe，结果显示PASS即是成功

五、配置cuDNN

通俗点讲，cuDNN就是CUDA toolkit的一个补丁，深度学习需要这个补丁才能使用API驱动GPU的CUDA

下载

进官网，需要登陆NVIDIA账号，并且注册成开发者，完成后进入下载界面

解压，全选复制，黏贴到CUDA安装目录，全部"是"即可

验证配置 cuDNN的验证放在后面

六、安装PyTorch(torch+torchversion+torchaudio)

一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性著称。

下载

打开cmd，进入之前创建的虚拟环境yolov8，复制torch官网conda语句，安装PyTorch

官网安装PyTorch语句在这，一定要看好自己需要哪个torch版本、cuda版本

conda activate yolov8
# -c pytorch可以去掉，即不指定pytorch官方channel下载，国内快一点
conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c nvidia
# 或者pip下载 (2选1)
pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

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如果有CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url ...的错误， 修改conda配置文件，把下面内容全部替换掉原来的，重启命令行，进环境再install一下
配置文件默认地址C:\Users\{用户名}\.condarc

show\_channel\_urls: true
channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
ssl\_verify: false

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channels：镜像源
ssl_verify：关闭SSL安全认证
show_channel_urls：从channel安装某个包时，显示channel的url

验证torch安装

官方验证，进cmd，进python环境，输入下面三行，看打印结果

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

# 样例输出
 **自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。**

**深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**

**因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。**

![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1216c91026c6cd94fb170bcaeb1c79fe.png)

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![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4f367511d9f45d53673634b037536ead.png)

![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/89d739e4f60add44c9344b0d4d6539c5.png)

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![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9f49b566129f47b8a67243c1008edf79.png)

**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**

**由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**

**如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）**

Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。**

[外链图片转存中...(img-Lgod2g6Q-1712971746302)]

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