环境配置
一、安装 Python
提示
注意 Add PATH
完成。
二、PyCharm
选择社区版下载安装(日常学习使用够用了)(PyCharm Community Edition)
也可以选择专业版,使用学校邮箱进行认证。
可自选路径
重启
中文包:
三、Anaconda 环境
1、conda 的安装
根据自己电脑选择合适版本
提示
注意 Add PATH
如果没有勾选,后续需要自行添加环境变量。
等待安装完成即可。
打开pycharm,使用conda环境新建项目
在设置中查看解释器:
添加解释器可添加自己创建的虚拟环境:
2、创建 conda 虚拟环境的方法
打开 Anaconda Prompt
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前面的 base 变成你创建的虚拟环境名称即为成功。
四、OpenCV
先安装 numpy
pip install numpy
pip 安装
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
验证一下有没有安装成功
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五、Pytorch(深度学习环境)
前提:你的电脑有GPU
1、cmd 终端输入 nvidia-smi,查看你的显卡适配的 CUDA 版本
2、conda 创建虚拟环境
Anaconda Prompt 输入
conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch
3、下载地址: PyTorch
根据你电脑支持的 CUDA 版本安装,我的电脑是 CUDA12.1
(pytorch) C:\Users\kevin>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
验证一下:
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如果返回值是 True,代表成功啦。恭喜你,安装完成,可以开始快乐的炼丹啦。
六、yolov8
ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite (github.com)
根据官方的 README 安装使用
Install
Pip install the ultralytics package including all requirements in a Python>=3.8 environment with PyTorch>=1.8.
在有 pytorch 的 conda 虚拟环境中输入
pip install ultralytics
跑一个官方例程测试
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
恭喜你,完成了 yolov8 的安装。