YOLOv8项目推理从CPU到GPU
#YOLOv8项目推理从CPU到GPU
YOLOv8入坑出坑，Nvidia显卡可用，ATI等其它显卡直接跳过划走！！！
接YOLOv8代码调试运行实战
1.运行测试
运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py
结果如下图，用CPU进行推理。
2.查看Pytorch版本
进入yolov8虚拟环境：conda activate yolov8
查看Pytorch版本：pip list
3.安装CUDA
Nvidia显卡可用，ATI等其它显卡直接跳过划走！！！
查看显卡支持的CUDA版本：nvidia-smi
我的电脑显卡最高支持CUDA Version：11.0
所以我安装CUDA11.0
CUDA下载链接
根据自己的操作系统、构架、版本、安装方式选择。
下载的同时卸载掉所有NIVIDIA软件，然后再安装。具体安装过程网上太多了，忽略了。但是一定要记住自己的安装目录，下面要用到。
安装完成后，测试命令：nvcc -V
4.安装cuDNN
cuDNN下载链接
解压出来，复制其中bin、include和lib，粘贴到CUDA的安装目录中。
5.安装PyTorch
进入PyTorch链接
选择带有+cu的命令
使用安装命令
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
查看Pytorch版本：pip list
##6.运行测试
运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py
是GPU了吧！
7.查看结果
搞定！！！
来源地址：https://blog.csdn.net/qq_26938321/article/details/128697956
