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默认已安装Anaconda(一个类似于环境管理器的软件,前面出过anaconda安装教程)
打开Anaconda Prompt,创建yolov8环境
conda create -n yolov8 python=3.8
激活环境
activate yolov8
下载链接:https://github.com/ultralytics/ultralytics
同时可以把yolov8一些预训练好的网络权重也给下载下来(yolov8n.pt 、yolov8s.pt 等)
注意:所有深度学习环境我一般会单独安装torch、torchvision包
打开pytorch官网:https://pytorch.org/
cmd打开命令提示符使用nvcc --version查看自己电脑的cuda驱动版本
因此我的pytorch版本不能超过11.8,在官网找到符合条件的pytorch,复制下载代码
将复制的代码copy到刚刚激活的yolov8环境下,等待下载pytorch。。。
切换文件路径至yolov8的安装路径
方法一:输入pip install -e .
pip install -e .
这一步相当于原来的安装 requirment .txt里的内容,安装成功后会显示 Successfully installed ultralytics-***
方法二: 直接安装ultralytics包,官方把环境都整合到了ultralytics包里
pip install ultralytics
打开pycharm,代开yolov8项目,设置右下角的Python Interpreter 为对应yolov环境里的python
第一次打开没有的话 选择 Add New Interpreter--->Add Local Interpreter
一般你所有的环境文件夹都会在Anconda的envs文件中,找到其中的yolov8环境,就可以找到yolov8对应的python interpreter了
打开终端命令行 输入以下命令验证环境是否安装成功
yolo predict model=yolov8s.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
如果网络不好可能会执行失败,因为这个图片需要下载 可以提前下载后然后把source改成图片所在路径即可.
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