建立自己的购物网站,长治网站页设计制作,吴江住房和城乡建设部网站,微信 网站 收费标准yolov8上使用gpu教程 安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu 安装Cuda和Cudnn
1.查看支持的cuda版本#xff0c;并去官网下载。
nvidia-smi2.网址#xff1a;https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3.安装细节 安装的前提基础是#xff0c;有vs的C环境。我电脑有… yolov8上使用gpu教程 安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu 安装Cuda和Cudnn
1.查看支持的cuda版本并去官网下载。
nvidia-smi2.网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3.安装细节 安装的前提基础是有vs的C环境。我电脑有vs2019的C环境。 4.取消勾选这里就借用了其他博主的一些图。 附链接 一开始没有取消勾选会报错。 选择自定义 在选择组件的时候将CUDA中的Nsight VSE和Visual Studio Integration取消勾选后选择下一步即可安装成功。 5.查看安装成功与否。 6.安装cudnn。参考一个博主的文章链接 下载cudnn,先注册账号登录。 选择自己的合适版本。 下载地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 7.解压 cudnn压缩包解压如图所示 找到cuda安装目录将这三个文件夹下的文件全部移到cuda对应的文件夹下。 8.添加环境变量 找到安装目录将这两个添加进去。 9.测试cudnn是否安装成功。 cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”,得到下图: 至此安装结束。
yolov8上使用gpu
1.新创建conda虚拟环境yolov8_conda。
conda create -n yolov8_conda pyhton3.102.别忘了pycharm中也要切换刚创建的环境 3.进入虚拟环境下载安装yolov8所需依赖
activate yolov8_condapip install ultralytics4.下载对应gpu版本的torch 我这里cuda版本是11.7 去pytorch官网下载对应的版本。最好下载cu的pip命令的。因为下其他的我不知道为什么失败了。 5.测试gpu为True即可。
import torch# 检查torch是否有CUDA支持即是否能用GPU
print(torch.cuda.is_available())# 如果CUDA可用它还会打印出当前默认的CUDA设备通常是第一个GPU
if torch.cuda.is_available():print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.version.cuda)device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)
print(device)
