小白玩转YOLO 第二篇 YOLO环境搭建

章节1：基础环境

查看cuda版本

cmd窗口命令：nvidia-smi 联想小新PC cuda版本为：CUDA Version: 11.7

pytorch安装方法

step1：更新cuda驱动为12.4，方法是运行驱动程序：cuda_12.4.0_551.61_windows.exe 安装的时候有遇到一个无法安装部分组件的文件，看了这篇教程解决了问题：解决CUDA安装失败，Nsight Compute 之后继续安装，会出现重启的现象，但是还是成功安装了。

step2：查看cuda驱动版本： 方法1：DOS窗口输入：nvidia-smi 方法2：windows 搜索 NVIDIA，打开面板，选择 帮助、系统信息、组件：

step3：根据cuda驱动版本下载pytorch版本，参考了- Stack Overflow这篇文章：I have a GPU and CUDA installed in Windows 10 but Pytorch's torch.cuda.is_available() returns false; how can I correct this?

==最终要的一步就是：先卸载之前的pytorch版本==： pip3 uninstall torch 到pytorch官网去下载、安装pytorch（需要自备好梯子）：Start Locally | PyTorch

下载、安装命令：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

step4：测试pytorch是否可以使用gpu，编写测试脚本，内容如下：

import torch

print('start get info:')
if torch.cuda.is_available(): # 判断是否支持 CUDA
	print("ok")
else:
	print("ng")

print(torch.__version__)  #注意是双下划线

运行之后得到的结果：

start get info:
ok
2.4.0+cu124
[Finished in 5.2s]

在conda里面安装pytorch

打开conda，依次执行如下命令： conda env list conda activate yolo_v10 pip3 uninstall torch pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

章节2：Yolo 使用方法

章节2-1 ：单文件物体检测

1. 打开conda shell，输入指令： conda env list conda activate yolo_v10 cd C:\Users\xxxxx\Desktop\yolo\yolov10\yolov10 python app.py
2. 浏览器访问网址：http://localhost:7860/
3. 使用方法：
   • 
   • 

章节2-2 摄像头实时画面识别

开启方法：

1. 打开 anaconda cmd shell ：桌面图标 Anaconda
2. 显示环境list：conda env list
3. 激活环境： conda activate yolo_v10
4. 进入文件夹：cd E:\1-个人研究记录\yolo\yolov10\yolov10 (E:\1-个人研究记录\yolo\yolov10\yolov10)
5. 运行命令： python yolov10-camera.py

对了，如果大家对AI、新技术、软件评测感兴趣，可以关注我的微信公众号：或者个人博客：创意码头 (weicun581.github.io/)