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【环境配置】Windows 10 安装 PyTorch 开发环境,以及验证 YOLOv8

Windows 10 安装 PyTorch 开发环境,以及验证 YOLOv8

最近搞了一台Windows机器,准备在上面安装深度学习的开发环境,并搭建部署YOLOv8做训练和测试使用;

环境:
OS: Windows 10
显卡: RTX 3090

在这里插入图片描述

安装 NVIDIA 驱动

根据显卡型号找到对应的驱动进行安装

GeForce® 驱动程序

验证

在终端中输入: nvidia-smi 查看是否正确安装

PS F:\workspace\notebook> nvidia-smi
Tue Aug 15 09:23:21 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 528.24       Driver Version: 528.24       CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 30%   38C    P8    19W / 350W |    782MiB / 24576MiB |      4%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1620    C+G   C:\Windows\System32\dwm.exe     N/A      |
|    0   N/A  N/A      1908    C+G   ...ge\Application\msedge.exe    N/A      |

安装 Visual Studio 2019 Community

安装 VS2019 Visual Studio Community 2019

验证

在这里插入图片描述

安装 Git, CMake, Anaconda

安装 git,

tortoisegit 可以看文件状态

安装 cmake, 跨平台编译时使用;

安装 Anaconda,集成了很多 python 开发环境

验证

下载并安装 OpenCV

OpenCV 下载地址

VC版本号VS对应版本
vc6VC6.0
vc7VS2002
vc7.1VS2003
vc8VS2005
vc9VS2008
vc10VS2010
vc11VS2012
vc12VS2013
vc13VS2014
vc14VS2015
vc15VS2017
vc16VS2019

既然上面安装的是 VS 2019, 那么我们就安装 VC16 版本的 OpenCV, 省得自己编译了;

解压安装后,将 build 目录下的 x64\vc16\bin 添加到环境变量中。

安装 CUDA 和 CUDNN

这里有些人可能不知道需要安装什么版本的 cuda。因为我这里的 GPU 是 N卡 3090 还是比较好的,所以可以安装比较高阶版本的软件,但是也不能太新,我这里直接参考 PyTorch 里最新版本的框架依赖哪个?

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MNJC1PNc-1692070277630)(image.png)]

好了,那就安装 CUDA 11.8 和对应的 CUDNN 8 ;

cuda11.8-exe_local-3GB

cudnn 下载对应版本

注意: cudnn 要注册账号

解压后,将 cudnn 文件夹下的所有文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\ 目录下。

验证

(base) D:\>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

进入到安装目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite, 运行 .\deviceQuery.exe

在这里插入图片描述

安装 PyTorch

PyTorch

conda 安装

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

pip 安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证

(base) D:\>python
Python 3.11.4 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Jul  5 2023, 13:38:37) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.0.1
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

ultralytics/YOLOv8

创建虚拟环境

conda create --name yolov8 --clone base

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装

pip install ultralytics

代码 https://github.com/ultralytics/ultralytics

权重 https://github.com/ultralytics/assets/releases

验证

yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25
(yolov8) F:\workspace\yolov8>yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25
WARNING  'source' is missing. Using default 'source=D:\anaconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\ultralytics\assets'.
Ultralytics YOLOv8.0.154  Python-3.11.4 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3090, 24576MiB)
YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3151904 parameters, 0 gradientsimage 1/2 D:\anaconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\ultralytics\assets\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 160.2ms
image 2/2 D:\anaconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\ultralytics\assets\zidane.jpg: 384x640 2 persons, 1 tie, 154.0ms
Speed: 41.6ms preprocess, 157.1ms inference, 72.6ms postprocess per image at shape (1, 3, 384, 640)
Results saved to runs\detect\predict

【参考】

Windows 安装 CUDA/cuDNN

验证pytorch是否为GPU版本

YOLOv8环境搭建(Windows11)

YOLOv8 从环境搭建到推理训练

Ultralytics YOLOv8 Docs-Quickstart

Anaconda 创建,复制,移植,删除环境

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