Colab运行YOLOv8项目

Colab简介

Colab是Google推出的一款在线工作平台，并提供了免费的GPU，对于使用轻薄本又想尝试深度学习项目的同学来说非常适用

准备工作

1. 首先需要注册一个google账号，国内需翻墙

2. 谷歌浏览器中输入 google.driver，回车，第一个选项卡就是，点击Sign-in，输入注册好的邮箱地址和密码进行登录
   

3. 登录后，点击左上角的【新建】-【更多】-【Google Colaboratory】
   会打开一个后缀为ipynb的文件，代码也是在文件中编写
   

4. 在方框中输入命令，点击左边箭头即可执行，执行后显示运行时间，将光标位于代码框的中间位置，可以继续新建代码或文本
   在这里插入图片描述

5. 默认的运行类型是CPU，如果变成GPU，需要更改选项，点击菜单栏中的【代码执行程序】–【更改运行时类型】
   

6. 将原本的CPU改成T4 GPU即可
   

测试YOLOv8n基准模型

1.代码框中输入!nvidia-smi
如图，如果看到Tesla T4之类的信息，说明GPU已启用

2. 安装YOLOv8和环境依赖，以下代码最好一部分一部分运行，这样出错好排查

# 安装ultralytics（包含YOLOv8）
!pip install ultralytics

# 安装其他常用库
!pip install opencv-python matplotlib seaborn

# 安装其他常用库
!pip install opencv-python matplotlib seaborn

# 验证安装
from ultralytics import YOLO
print("YOLOv8安装成功！")

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 用一张官方图片测试
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
results[0].show()  # 如果能看到检测结果，说明一切正常