【YOLO8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学

embedded/2024/9/18 12:10:21/ 标签: YOLO, 深度学习, 人工智能, 目标检测

目录

一. 准备环境

1.Anaconda下载

2.创建yolov8虚拟环境

3.pytorch安装

4.CUDA下载

5.CUDNN下载

二、yolov8模型下载

1.clone模型

2.pycharm配置

①解释器配置

②终端配置 

3.安装必要库 

4.下载训练模型

三、 环境验证

四、总结

YOLOv8 是 YOLO 系列最新的目标检测模型，具有高效性和高准确度。本文将详细介绍如何在本地环境中配置 YOLOv8，包括环境搭建、依赖安装、模型下载和基本使用示例。

本系列其他文章

【YOLOv8系列】（一）YOLOv8介绍：实时目标检测的最新突破-CSDN博客

一. 准备环境

1.Anaconda下载

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言的发行版，致力于简化数据科学、机器学习、人工智能和大数据的包管理和部署。它包含了大量流行的数据科学包，并且通过 Conda 包管理器提供了便捷的包安装、更新和管理方式。

Download Anaconda Distribution | AnacondaDownload Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.icon-default.png?t=N7T8https://www.anaconda.com/download

选择适合自己系统的Anaconda软件下载，然后按照步骤安装在除C盘以外的磁盘。

注意：在这一步骤需要勾选以上选项，其他步骤默认点击next安装即可 

2.创建yolov8虚拟环境

在电脑左下角搜索Anaconda，点击打开Anaconda Prompt

 创建新的虚拟环境yolov8

conda create -n yolov8 python=3.8

激活yolov8环境

conda activate yolov8

3.pytorch安装

Win+R输入cmd命令弹出对话框后。输入命令，nvidia-smi自己电脑是否有GPU，如果有，CUDA版本是多少。

nvidia-smi

进入PyTorch官网，查看对应自己电脑情况的安装命令PyTorchicon-default.png?t=N7T8https://pytorch.org/

4.CUDA下载

打开CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer官网

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developericon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择自己电脑版本的CUDA，例如CUDA Toolkit 11.6.1

 依次选择系统等信息，然后点击下载到电脑。默认安装即可，记录下安装路径。

安装完成后，【右击此电脑】—>【属性】—>(界面右边)【高级系统设置】—>【环境变量】—>点击【系统变量】里的path进去查看环境变量。需要有一下环境变量，若没有安装默认安装路径自行添加。

5.CUDNN下载

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveicon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

将下载解压后将所有文件拷贝到CUDA目录里，例如CUDA默认路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

二、yolov8模型下载

1.clone模型

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLiteNEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - ultralytics/ultralyticsicon-default.png?t=N7T8https://github.com/ultralytics/ultralytics

可以直接下载zip压缩文件，或者安装Git输入以下命令克隆ultralytics项目 

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

下载完了之后目录如下： 

2.pycharm配置

①解释器配置

将下载下来的ultralytics文件夹使用pycharm打开，进入文件 —> 设置界面，找到解释器选项。选择你希望使用的 Anaconda 环境作为解释器，并进行配置。

 点击添加本地解释器—>现有—>yolov8虚拟环境下的python.exe

②终端配置 

打开Anaconda Prompt所在文件，右键属性查看目标位置，复制cmd.exe以及后面的内容。

同样地，文件—>设置—>工具—>终端，将以上复制的路径填入shell路径。

3.安装必要库 

在pycharm终端输入pip安装命令等待安装完成。

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install yolo-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.下载训练模型

 在GitHub项目仓，README往下翻可以看见预测、分类、分割等模型，点击即可下载。https://github.com/ultralytics/ultralyticsicon-default.png?t=N7T8https://github.com/ultralytics/ultralytics

或者如果网络不太好，可以使用脚本下载。首先需要新建一个model.txt，包含需要下载模型的地址。

https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt

然后运行以下python脚本进行下载。 

#!usr/bin/env python
# encoding:utf-8
from __future__ import divisionimport os
import time
import logging
import subprocess
import urllib
import requests
import torch
import random
from pathlib import Pathdef autoDownload(filePath, downloadDir):if not os.path.exists(downloadDir):os.makedirs(downloadDir)while True:with open(filePath) as f:lists = [one.strip() for one in f.readlines() if one.strip()]count = 0for downloadUrl in lists:print("模型下载地址: ", downloadUrl)try:tmpFile = downloadDir + downloadUrl.split("/")[-1].strip()print("下载文件路径: ", tmpFile)if not os.path.exists(tmpFile):torch.hub.download_url_to_file(downloadUrl, str(tmpFile))else:print("当前训练模型文件已经下载完成!")count += 1except Exception as e:print("Exception: ", e)time.sleep(random.randint(1, 5))print("下载数量为: ", count)if count == len(lists):breakif __name__ == "__main__":autoDownload(filePath="model.txt", downloadDir="model/")

等待.pt模型下载完毕即可

三、 环境验证

在终端输入以下命令进行预测，打开runs/detect/predict查看预测结果

yolo predict model=./model/yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

  

可以看到yolov8的效果是非常棒的，除了person以及bus，甚至连stop sign都检测出来了。

四、总结

通过以上步骤，你应该已经成功配置好YOLOv8的环境。接下来你可以进行模型训练和推理，期待你在目标检测任务中取得好成绩！如果有任何问题，欢迎在评论区讨论。 

如果以上内容对您有帮助，可以三连打赏订阅本专栏哦， 谢谢~


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