YOLOv8项目推理从CPU到GPU

YOLOv8项目推理从CPU到GPU

• • 1.运行测试
  • 2.查看Pytorch版本
  • 3.安装CUDA
  • 4.安装cuDNN
  • 5.安装PyTorch
  • 7.查看结果

    #YOLOv8项目推理从CPU到GPU

    YOLOv8入坑出坑，Nvidia显卡可用，ATI等其它显卡直接跳过划走！！！

    接YOLOv8代码调试运行实战

    1.运行测试

    运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py

    

    结果如下图，用CPU进行推理。

    

    2.查看Pytorch版本

    进入yolov8虚拟环境：conda activate yolov8

    查看Pytorch版本：pip list

    

    

    3.安装CUDA

    Nvidia显卡可用，ATI等其它显卡直接跳过划走！！！

    查看显卡支持的CUDA版本：nvidia-smi

    

    我的电脑显卡最高支持CUDA Version：11.0

    所以我安装CUDA11.0

    CUDA下载链接

    

    根据自己的操作系统、构架、版本、安装方式选择。

    

    下载的同时卸载掉所有NIVIDIA软件，然后再安装。具体安装过程网上太多了，忽略了。但是一定要记住自己的安装目录，下面要用到。

    

    安装完成后，测试命令：nvcc -V

    4.安装cuDNN

    cuDNN下载链接

    

    解压出来，复制其中bin、include和lib，粘贴到CUDA的安装目录中。

    

    

    5.安装PyTorch

    进入PyTorch链接

    选择带有+cu的命令

    

    使用安装命令

    pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    

    查看Pytorch版本：pip list

    

    ##6.运行测试

    运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py

    

    是GPU了吧！

    

    7.查看结果

    

    

    

    搞定！！！