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YOLOv8项目推理从CPU到GPU

YOLOv8项目推理从CPU到GPU

#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
在这里插入图片描述
结果如下图,用CPU进行推理。

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2.查看Pytorch版本

进入yolov8虚拟环境:

conda activate yolov8

查看Pytorch版本:

pip list

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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
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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
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根据自己的操作系统、构架、版本、安装方式选择。
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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。
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安装完成后,测试命令:

nvcc -V

4.安装cuDNN

cuDNN下载链接
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解压出来,复制其中bin、include和lib,粘贴到CUDA的安装目录中。
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5.安装PyTorch

进入PyTorch链接
选择带有+cu的命令
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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

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查看Pytorch版本:

pip list

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##6.运行测试
运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py
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是GPU了吧!
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7.查看结果

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搞定!!!


本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_26938321/article/details/128697956
版权归原作者 拉磨的驴肉火烧@Tieling Yu 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

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