yolo环境 pytorch环境配置 CUDA安装

我的·成功案例:首先安装python 3.12.9的conda虚拟环境

(如果不安装3.12的会报错误ModuleNotFoundError:没有名为"numpy._core"的模块)

然后安装11.8cuda

(其实我是可以最高安装12.6的cuda但我实测,太高版本的cuda可能会超出你的driver version所以我选择下载低版本)

然后下载其对应pytorch

然后安装4.10.0.84的opencv-python 和 opencv-contrib-python

pip install opencv-python==4.10.0.84

pip install opencv-contrib-python==4.10.0.84

(我是想着看看这样能不能直接跑yolo,但是很显然,跑不了差太多包了)

最后安装yolo:pip install ultralytics

就可以了

我们来看看先安装ultralytics和后安装ultralytics他的pip有啥区别

后安装:

没安装:

可以看到安装ultraliytics并没有修改我之前的torch,所以我认为yolo这个安装程序会检测你有没有torch版本如果有就不该你的,如果没有头就帮你安装一个cpu版本的小torch(45mb)就默认用不了gpu

安装yolo

直接:pip install ultralytics 就行

如果你只想用cpu驱动ultralytics那到这就可以了,因为yolo包安装会帮你配好cpu pytorch

如果你还想用nvidia显卡gpu去驱动yolo那还需要安装cuda+pytorch

首先搜索你的电脑:nvidia-smi

可以看到你的驱动560.94 cuda最高版本到12.6

所以俺最强的性能配置,你要安装12.6的cuda 和 适配12.6cuda的pytorch

但是非常便于建议你这么做!!!!!!!我吃了很多次亏就是因为cuda太高级导致训练失败

所以我建议你直接安装低几个版本的

eg:我下载的是11.8cuda 和其pytorch

进入nvidia官网下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

找到12.6cuda安装

选择你的系统与配置

点download就好

安装CUDA

3.1 选择程序安装

3.2 选择程临时解压路径

选择默认即可,安装过程中会使用临时解压路径(后面系统会自动删掉)。

3.3 系统检查完成后点击同意并继续

3.4 选择自定义安装

选择精简,这里建议默认安装,也可手动安装,但是要记得自己安装的位置,因为后面需要配置系统环境变量。

3.5 查看环境变量

在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到安装后,自动默认在系统中配置好 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V11_7 环境变量(版本号对应用户所下载的版本号):

3.6 查看版本

安装完毕在命令行输入 nvcc --version,可以看到我安装的是11.7。至此,CUDA的安装过程结束。

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CUDA卸载

win11 CUDA(12.0)卸载。一般安装错误时候会进行卸载。

信息介绍

本文是对应 win11+RTX4070Ti 安装 CUDA(图文教程) 的卸载

卸载

1、控制面板 --> 程序 --> 卸载程序

卸载掉图中红框内的,右键卸载即可

2、清理文件夹

删除 NVIDIA GPU Computing Toolkit 文件夹

清理环境变量

查看环境变量是否清除, 红框中的部分卸载后会被清除,若未自动清除,需要手动删除

然后安装pytorch

去官网:PyTorch

选择你对应的cuda版本和系统配置

把命令输入到python环境就可以了

记住cuda pytorch yolo 要下载到一个python环境

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