高州网站开发公司,电商网站开发分销商,内部网站建设,wordpress 描述1.YOLOv8训练环境配置 训练环境配置的话就仍然以YOLOv8为例#xff0c;来说明如何配置深度学习训练环境。这部分内容比较简单#xff0c;主要是安装miniAnaconda以及安装torch和torchvision. 首先是miniAnaconda的安装(参考官网的教程Miniconda — Anaconda )#xff0c;执行…1.YOLOv8训练环境配置 训练环境配置的话就仍然以YOLOv8为例来说明如何配置深度学习训练环境。这部分内容比较简单主要是安装miniAnaconda以及安装torch和torchvision. 首先是miniAnaconda的安装(参考官网的教程Miniconda — Anaconda )执行以下指令即可
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh 然后初始化一下重新打开后就直接是anaconda环境了.
~/miniconda3/bin/conda init bash 最后利用anaconda创建YOLOv8训练环境这里使用的环境是python-3.8torch-1.13torchvision-0.14,cuda版本也和WSL的cuda版本保持一致选择11.6。下载链接download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,注意原本我这里安装版本是torch-1.12torchvision-0.13,但是在验证的时候会报错torch版本提升至1.13后又没有报错了所以这里我就选择torch-1.13和torchvison-0.14 将下载好的torch和torchvision的whl文件拷贝到/home/download路径下这里的图片版本是torch-1.12,torchvision-0.13我没有更换大家替换成自己对应版本就行. 然后执行以下指令来完成v8环境配置。
conda create -n v8_env python3.8 -y
conda activate v8_env
pip install /home/download/torch-1.13.0cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install /home/download/torchvision-0.14.0cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install ultralytics 2.YOLOv8训练环境验证 先来看一下torch是否安装好以及是否可以正常使用gpu如果返回true和能调用gpu说明torch安装好了如下所示。 接下来使用v8提供的预训练权重来预测下结果看看v8的环境是否安装好。 先在链接GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 中把YOLOv8源代码和目标检测的预训练权重下载下来放到项目代码中然后再使用下面指令就可以查看预测结果同时判断自己的YOLOv8环境是否已经安装成功其中path/to/best.pt替换成自己的路径。 把ultralytics-main.zip这个压缩包放在/home路径下(放在哪里都行)解压缩ultralytics包. 执行以下命令其中bus.jpg则可以打开链接bus.jpg自行下载然后放在项目文件中执行结果保存在runs/detect/predict中同样可以直接在windows的wsl路径(\wsl.localhost\Ubuntu-2004\home\ultralytics-main\runs\detect\predict)下打开这个文件查看运行结果。
yolo detect predict model/home/ultralytics-main/yolov8n.pt source/home/ultralytics-main/bus.jpg 3.YOLOv8训练自己的数据集 这一部分主要是使用vs-code远程连接WSL-ubuntu20.04,其他都可以直接参考在Windows环境下标注、训练、验证、预测及导出的步骤可以直接参考这两篇公开的博客。 LabelImg下载及目标检测数据标注 YOLOv8的训练、验证、预测及导出[目标检测实践篇] 此外我在训练-验证的时候还遇到以下错误nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch),参考了iassc gym nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture-CSDN博客并没有解决问题然后我更新torch版本为1.13torchvison版本为0.14后就可以正常训练了理论上来说应该不会这样的知道的朋友可以告诉一下。
