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yolo环境 pytorch环境配置 CUDA安装

安装yolo

直接:pip install ultralytics 就行

如果你只想用cpu驱动ultralytics拿到这就可以使用了·

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

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。

=========================================================================

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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