yoloy8 gpu环境配置

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时目标检测算法，它通常需要良好的GPU环境来加速训练和推理过程。以下是配置YOLOv5 GPU环境的一些基本步骤：

1. **硬件需求**：
- 必需：一台支持CUDA（Compute Unified Device Architecture）的NVIDIA GPU，推荐至少是GeForce GTX 1060或更高级别的显卡。
- 推荐：更高的GPU性能有助于更快的模型训练，如RTX系列或者Tesla系列。

2. **软件安装**：
- **操作系统**：YOLOv5支持Windows、macOS和Linux。确保你的系统上已经安装了最新版本的Python（建议3.7以上），并有pip用于包管理。
- **CUDA/CuDNN**：下载并安装CUDA对应你的GPU和操作系统版本，同时安装cuDNN库，这是TensorFlow等深度学习框架依赖的。
- **PyTorch**：YOLOv5基于PyTorch，所以安装最新版PyTorch及其cuDNN插件。
- **Git**：用于从GitHub克隆YOLOv5仓库。

3. **环境配置**：
- 使用虚拟环境（venv或conda）创建隔离的Python环境，并激活。
- 安装必要的YOLOv5依赖包，如torchvision、transformers等。
- 配置环境变量，确保路径指向正确安装的CUDA和cuDNN。

4. **测试安装**：
- 运行YOLOv5的示例脚本或训练命令，检查是否可以顺利加载和运行模型，这将帮助确认配置是否正确。