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Yolov10环境配置

news 2026/2/8 15:47:53

参考文章：1.YOLOv10超详细环境搭建以及模型训练（GPU版本）-CSDN博客

2.Windows下安装pytorch教程(下载.whl的方式)_pytorch whl-CSDN博客

安装步骤和文件夹顺序一样

1.安装CUDA和cuDNN

1.1安装CUDA

1.1.1查看当前你的电脑显卡支持的最高CUDA版本，后面的安装不能超过它

方法一：通过命令的方式查看

nvidia-smi

方法二：【鼠标右键桌面】--【显示更多选项】--【NVIDIA控制面板】--在控制面板的左下角点击【系统信息】--选择【组件】

NVIDIA CUDA 12.1.68 driver就是显卡支持的CUDA版本

1.1.2 下载CUDA（官网或者百度网盘）

（1）下载地址一（官网）：

  • CUDA下载官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

下载小于12.1版本都都可以，我这里下载的是11.8.0，然后点击【CUDA Toolkit 11.8.0】

1.先输入cd D:\Quark DL\YOLOv10_original_code\yolov10-main （取决于学长发的代码文件你放在哪里了，横线位置替换成你的目录，记得是指定到yolov10-main的目录）

2.输入d：

3.输入依赖文件（清华源）：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：这里可能会报错如下图！

原因是创建虚拟环境的python版本过高：我用的3.12,改成3.9后无报错（注意电脑的python 和conda 的python是独立的）

4.pytorch（注意版本对应）

4.1安装gpu版本 pytorch 

4.1.1whl安装法

详见我发送的压缩包里第4点（推荐whl安装法，先下载到本地，将下载好的三个文件移动到路径下D:\Quark DL\YOLOv10_original_code\yolov10-main，然后按照我给的命令pip install即可）
4.1.2pip安装法

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4.1.3conda安装法

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

---------------------------------------------------------------------------------------------

4.2.2 cpu上的pytorch（whl法同上，可自己探索）

4.2.1-->pip安装法

pip3 install torch torchvision torchaudio

4.2.2-->conda安装法：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

5.运行代码detecte

可能会有报错，解决方法在文件中

注意修改detected 的路径：

最终效果（输出位置：D:\Quark DL\YOLOv10_original_code\yolov10-main\runs\detect\predict2）：

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