news 2026/4/15 9:55:55

深度学习框架目标检测算法YOLOV8环境配置教程 YOLOv11配置部署环境教程

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张小明

前端开发工程师

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深度学习框架目标检测算法YOLOV8环境配置教程 YOLOv11配置部署环境教程

1.安装minconda
2.pycharm
3.安装cuda(11.0)(下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-11-0-1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local)
4.替换cudnn(离线发送)(替换后,环境变量设置:path下增加四个环境变量; bin lib libnvvp include)
测试是否安装 cuda cudnn成果,win+R 》 cmd 》 (参考博客:https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427)

可参考博客链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2037989

#######################################
5.安装YOLOv8环境
###############################################################
Anaconda常见命令

conda env list 查看当前存在哪些虚拟环境
conda activate +名字 激活虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X 创建python虚拟环境
####################################################################
首先,创建一个环境
win+r -> cmd -> conda create -n yolov8 python=3.8
##################################################################
其次,激活这个环境
conda activate yolov8
##################################################################
cd 进入代码存放目录

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //安装所需要的库

安装对应的 pytorch //根据安装cuda版本选择对应查找对应的安装链接,可在网上自行查阅
pip install torch1.12.1+cu116 torchvision0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
6.使用pycharm打开项目,并把项目的解释器换到刚刚安装的解释器上

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