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yolo基础： 工具网盘


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#1.默认路径
channels:
- defaults
envs_dirs:
- E:/anaconda/envs
pkgs_dirs:
- E:/anaconda/pkgs


envs_dirs:
- d:/anaconda_envs/envs
pkgs_dirs:
- d:/anaconda_envs/pkgs

#添加国内源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#安装yolo基础包
pip config set global.index-url "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/"
pip config set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
pip install yolo
pip install ultralytics
pip install ncnn
#进入目录
cd E:\yolotrain
#开始训练(cpu)
yolo detect train data=e:/yolotrain/aixin.yaml model=e:/yolotrain/yolov8s.pt epochs=300 imgsz=640
#验证模型
yolo detect val data=e:/yolotrain/aixin.yaml  model=e:/yolotrain/runs/detect/train/weights/best.pt  #(需要改runs目录)
#到出ncnn
yolo export model=e:/yolotrain/runs/detect/train/weights/best.pt format=ncnn



#2.GPU训练环境配置
GPU安装（系统环境变量）
E:\cuda\bin
E:\cuda\include
E:\cuda\lib\x64

#验证coda
nvcc -V
#安装 torch
pip install torch-1.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.14.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
#验证torch
pip list
#训练
yolo detect train data=E:\yolotrain\aixin.yaml model=E:\yolotrain\yolov8s.pt epochs=100 imgsz=640 device=0 workers=0
#验证
yolo detect val data=E:\yolotrain\aixin.yaml  model=E:\yolotrain\runs\detect\train\weights\best.pt workers=0
#导出ncnn
yolo detect val data=E:\yolotrain\aixin.yaml  model=E:\yolotrain\runs\detect\train\weights\best.pt workers=0

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