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10.2
以上版本CUDA 是 NVIDIA 推出的一款通用并行计算平台和编程模型
,用于 GPU 加速的计算。它允许开发人员利用 GPU 的强大计算能力来加速各种应用程序,包括科学计算、机器学习、图像处理和视频处理。
cuDNN 是 NVIDIA 开发的基于 CUDA 的深度学习加速库
,为深度学习框架提供高效的 GPU 加速。它包含了常用的深度学习卷积、池化、归一化和激活等操作的 GPU 实现,可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度。
版本在10.2以上的可以忽略本章节
):NIVDIA控制面板
帮助 → 系统信息 → 组件 → CUDA
在电脑的管理,查看是否有英伟达显卡
使用下面的网址,更新显卡驱动
如果没有英伟达显卡,可以安装CPU版
Cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Cudnn下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
PyCharm Professional 专业版
PyCharm Community Edition 社区版(免费-学习 yolo 足够)
推荐安装在非C盘,勾选所有,一直下一步
【推荐,做了优化
】蓝奏云:https://zqj.lanzouj.com/i3wgh1jpzpta
官网版:https://github.com/ultralytics/ultralytics
右下角 Add New lnterpreter
- > Add Local interpreter...
- > 添加上一节安装的 anaconda
点击加载环境 Load Environments
yolov8
表示配置成功,等待几分钟加载依赖即可requirements.txt
里面的torch
和torchvision
前面的加上#号注释
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
-i 表示引用下载源,后面跟上具体下载源的地址。除了给出的清华源还有其他的,具体看下一页(可替换)
http://pypi.douban.com/simple/ 豆瓣
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学
http://pypi.sdutlinux.org/simple/ 山东理工大学
http://pypi.hustunique.com/simple/ 华中理工大学
http://pypi.mirrors.opencas.cn/simple/ 中国科学院
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 清华大学
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里
11.3(推荐):
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch –y
10.2:
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch –y
Python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
wzq.py
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