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Ultralytics 是一款专注于‌实时目标检测与计算机视觉任务‌的开源框架，以 YOLO 系列模型为核心，支持目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、目标跟踪等任务，覆盖主流计算机视觉需求。

一、cuda及cudnn安装

使用cmd命令打开控制台，输入nvidia-smi命令查看显卡驱动信息。

1. cuda安装

• 下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。

2. cudnn安装

• 下载地址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive。

3. 问题解决

• ‘nvidia-smi’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
  可能是环境变量中没有添加’nvida-smi’的路径，'nvida-smi’命令的默认路径为：“C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI”。

• 输出的信息中没有CUDA Version信息。
  可能的原因为NVIDIA的显卡驱动版本过低，请更新驱动。

• cuda安装报7-zip crc error。
  i. 通过certutil -hashfile 检查安装包的MD5是否和官网一致，确保文件完整；
  ii. 按 Win + R 输入 services.msc，找到Windows Installer 服务，右键选择启动。

二、Anaconda安装

1. 下载地址：https://www.anaconda.com/download

三、conda环境安装

1. 创建conda环境

conda create -n conda_python3.11 python=3.11

这里，"conda_python3.11"指定了新环境的名字，python=3.11 指定了Python的版本。

2. 激活环境
   先运行conda init命令初始化conda，再新打开命令行窗口，运行conda activate激活新创建的conda环境。

conda init

conda activate conda_python3.11

3. 退出环境

conda deactivate

四、安装Pytorch

1. 官网：https://pytorch.org/

2. 根据设备环境信息选择合适的pytorch版本
   

3. pip安装指定镜像源
   i. 临时指定镜像源，适用于单次安装pip install torch torchversion torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   ii. 永久配置镜像源，修改后所有pip安装均默认使用清华镜像源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 在命令行中运行命令安装pytorch

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

五、安装ultralytics库

pip install ultralytics

六、验证是否安装成功

1. 激活conda环境

conda activate conda_python3.11

请将“conda_python3.11”替换为自己的名字。

2. 使用yolo模型检测图片

yolo predict model=yolov8n.pt source=ImageTest.jpg