CentOS 7配置YOLOv8环境指南：无显卡版教程 - 幽络源

看本篇教程前请确保Centos7系统已安装配置Python3环境，参考幽络源上一篇文章=>CentOS 7安装Python3环境详细指南：从源码编译到PIP配置

步骤1：建立python虚拟环境项目

在home目录下执行如下命令新建虚拟环境python项目

python3 -m venv yolo8_pro

如图，执行命令后home目录下将会出现一个新的目录名为yolo8_pro

步骤2：下载ultralytics源码上传并解压

在 https://github.com/ultralytics/ultralytics 下载zip压缩包，如图 

将压缩包上传到刚创建的目录yolo8_pro中

执行如下命令安装zip工具

yum install -y unzip zip

然后在yolo8_pro目录中执行如下命令解压源码压缩包

unzip ultralytics-main.zip

步骤3：激活虚拟环境并下载相关依赖

在虚拟环境目录yolo8_pro下执行如下命令激活虚拟环境

source bin/activate

如图，执行命令后命令行左侧会显示(目录名) ，这表示当前已经激活虚拟环境

然后执行如下命令下载yolo相关依赖

pip3 install ultralytics

步骤4：检查yolo环境

新建文件名为 cuda检查.py ，将下面的代码放进去，然后执行该文件

import torch
import numpy as np
​
# 检查GPU、Cuda
​
print("numpy版本："+np.__version__)
print("CUDA是否可用=>", torch.cuda.is_available())
print("pytorch版本=>"+torch.__version__)
print("是否支持CUDA=>"+str(torch.cuda.is_available()))
# 如果有 GPU 可用，打印 GPU 数量和名称
if torch.cuda.is_available():
   print("GPU设备数量=>", torch.cuda.device_count())
   print("当前使用GPU=>", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))
else:
   print("没有GPU可用，当前将运行在CPU上")

如果没问题，将会显示类似如下结果

如果你和我一样有如下报错，不用担心，只需要卸载numpy，让后重新指定版本为2.1.1的numpy下载即可

总结

以上是幽络源的Centos7配置yolo8环境（无显卡版）的教程，如有疑问与不懂之处可加群询问