在Conda环境中安装YOLOv8,可以按照以下步骤进行: 打开命令行终端: 确保你已经安装了Anaconda,并打开Anaconda Prompt(在Windows上)或终端(在macOS/Linux上)。 创建新的Conda环境: 为了隔离项目依赖,建议为每个项目创建一个独立的Conda环境。可以使用以下命令创建一个名为yolov8的新环境,并指定Python版本为3.8(YOLOv8通常...
更换清华镜像源(如需要)依次执行 conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64 conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64 conda config --set show_channel_urls yes 查看你的显卡 cuda 的支持版本 nvidia-...
在Anaconda Prompt激活你的环境并且配置源 # 添加清华源condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pyto...
conda config--addchannels conda-forge# 设置搜索时显示通道地址conda config--setshow_channel_urls yes# 创建虚拟环境conda create-nenv_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...
conda create -n yolo python==3.8 查看现有环境 conda env list 激活环境 (如果激活失败就执行conda init cmd.exe 然后关闭从新打开cmd再次执行) conda activate yolo 删除环境命令 conda env remove -n yolo 4.安装torch 打开https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
(系统5B刷好可以直接用在4B,但是aconda必须重装,不然运行报错核心错误。) 1下载 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html [TMVA] 要求 torch<2.5 否则在 ARM 上会提示错误root-project/root#16718 2降级 numpy 到1.0版本 不要超过2 1
查看Linux 子系统 GPU 环境 安装cuda-toolkit sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit nvidia-smi 基础环境搭建 -pytorch安装 conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 # https://pytorch.org/ pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 ...
创建conda环境:conda create -n yolov8 python=3.8在Pycharm中为项目选择conda环境 安装依赖 随后在我们的pycharm的Terminal中安装所需环境: 这里由于博主将控制台改为了Linux系统的形式,大家使用windows命令即可。 AI检测代码解析 source activate yolov8 Linux下激活 ...
conda activate yolov8 2. PyTorch与CUDA/cuDNN安装 YOLOv8基于PyTorch框架,因此我们需要安装PyTorch。访问PyTorch官网,根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。例如,如果你的CUDA版本是11.3,可以安装命令如下: pip install torch torchvision torchaudio 确保同时安装CUDA Toolkit和cuDNN。CUDA Toolkit可以从NVIDIA官网下...
conda create --name py39-yolov8 python=3.9 conda activate py39-yolov8 21:13 创建虚拟环境 687观看 0弹幕 (5)配置清华镜像源。 19:36 配置镜像源 667观看 0弹幕 (6)下载pytorch。 29:51 安装pytorch方法 1200观看 1弹幕 (7)安装yolov8依赖的库。