具体的：結果は D:\todesk\yolov8model に保存されました
予測: yolo detect task=detect model=yolov8s.onnx imgsz=640
検証: yolo val task=detect model=yolov8s.onnx imgsz=640 data=coco.yaml
視覚化: https ://netron.app
(yolov8) PS D:\todesk\yolov8model> D:\1\TensorRT_YOLO\TensorRT-8.4.2.4\bin\trtexec.exe --onnx=yolov8s.onnx --saveEngine=yolov8s.trt - -buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
&&&& TensorRT.trtexec を実行中 [TensorRT v8402] # D:\1\TensorRT_YOLO\TensorRT-8.4.2.4\bin\トリテクス。 exe --onnx=yolov8s.onnx --saveEngine=yolov8s.trt --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
[05/24/2023-16:33:33] [I] === モデルオプション ===
[05/24/2023-16:33:33] [I] 形式: ONNX
[05/24/2023- 16:33:33] [I] モデル: yolov8s.onnx
[05/24/2023-16:33:33] [I] 出力:
[05/24/2023-16:33:33] [I] == = ビルド オプション ===
[05/24/2023-16:33:33] [I] 最大バッチ: 明示的バッチ
[05/24/2023-16:33:33] [I] メモリ プール: ワークスペース: デフォルト、 dlaSRAM: デフォルト、dlaLocalDRAM: デフォルト、dlaGlobalDRAM: デフォルト
[05/24/2023-16:33:33] [I] minTiming: 1
[05/24/2023-16:33:33] [I] avgTiming: 8
[ 05/24/2023-16:33:33] [I] 精度: FP32
[05/24/2023-16:33:33] [I] LayerPrecisions:
[05/24/2023-16:33:33] [ I] キャリブレーション:
[05/24/2023-16:33:33] [I] 修理: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] スパーシティ: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] セーフ モード: 無効
[05/24/2023-16:33: 33] [I] DirectIO モード: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] 制限付きモード: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] ビルドのみ: 有効
[ 05/24/2023-16:33:33] [I] 保存エンジン: yolov8s.trt
[05/24/2023-16:33:33] [I] ロードエンジン:
[05/24/2023-16:33 :33] [I] プロファイリングの詳細度: 0
[05/24/2023-16:33:33] [I] 戦術ソース: デフォルトの戦術ソースの使用
[05/24/2023-16:33:33] [I]timingCacheMode : ローカル
[05/24/2023-16:33:33] [I]timingCacheFile:
[05/24/2023-16:33:33] [I] 入力形式: fp32:CHW
[05/24 /2023-16:33:33] [I] 出力形式: fp32:CHW
[05/24/2023-16:33:33] [I] 入力ビルド形状:images=1x3x640x640+4x3x640x640+8x3x640x640 [
05/24/2023-16:33:33] [I] 入力キャリブレーション形状:モデル
[05] /24/2023-16:33:33] [I] === システム オプション ===
[05/24/2023-16:33:33] [I] デバイス: 0
[05/24/2023-16: 33:33] [I] DLACore:
[05/24/2023-16:33:33] [I] プラグイン:
[05/24/2023-16:33:33] [I] === 推論オプション == =
[05/24/2023-16:33:33] [I] バッチ:明示的
[05/24/2023-16:33:33] [I] 入力推論形状:images=4x3x640x640
[05/24/2023- 16:33:33] [I] 反復数: 10
[05/24/2023-16:33:33] [I] 期間: 3 秒 (+ 200ms ウォームアップ)
[05/24/2023-16:33:33] [I] スリープ時間: 0ms
[05/24/2023-16:33:33] [I] アイドル時間: 0ms
[05/24/2023-16:33:33] [I] ストリーム: 1
[05/24/2023-16:33:33] [I] ExposeDMA: 無効
[05/24/2023-16:33:33] ] [I] データ転送: 有効
[05/24/2023-16:33:33] [I] スピンウェイト: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] マルチスレッド: 無効
[05 /24/2023-16:33:33] [I] CUDA グラフ: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] 個別のプロファイリング: 無効
[05/24/2023-16:33:33] ] [I] 時間デシリアライズ: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] 時間再調整: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] 入力:
[05/24 /2023-16:33:33] [I] === レポート オプション ===
[05/24/2023-16:33:33] [I] 詳細: 無効
[05/24/2023-16:33: 33] [I] 平均: 10 推論
[05/24/2023-16:33:33] [I] パーセンタイル: 99
[05/24/2023-16:33:33] [I] 再適合可能レイヤーのダンプ: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] ダンプ出力: 無効
[05/24/2023-16: 33:33] [I] プロファイル: 無効
[05/24/2023-16:33:33] [I] JSON ファイルへのエクスポート タイミング:
[05/24/2023-16:33:33] [I] 出力のエクスポートJSON ファイルへ:
[05/24/2023-16:33:33] [I] JSON ファイルへのプロファイルのエクスポート:
[05/24/2023-16:33:33] [I]
[05/24/2023-16 :33:33] [I] === デバイス情報 ===
[05/24/2023-16:33:33] [I] 選択したデバイス: NVIDIA GeForce RTX 4080
[05/24/2023-16:33: 33] [I] 計算能力: 8.9
[05/24/2023-16:33:33] [I] SM: 76
[05/24/2023-16:33:33] [I] 計算クロック レート: 2.535 GHz
[05/24/2023-16:33:33] [I] デバイスのグローバル メモリ: 16375 MiB
[05/24/2023-16:33:33] [I] SM ごとの共有メモリ: 100 KiB
[05/24/2023-16:33:33] [I] メモリ バス幅: 256 ビット (ECC 無効)
[ 05/24/2023-16:33:33] [I] メモリクロックレート: 11.201 GHz
[05/24/2023-16:33:33] [I]
[05/24/2023-16:33:33] [I] TensorRT バージョン: 8.4.2
[05/24/2023-16:33:34] [I] [TRT] [MemUsageChange] CUDA の初期化: CPU +489、GPU +0、現在: CPU 13900、GPU 1491 ( MiB)
[05/24/2023-16:33:34] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init ビルダー カーネル ライブラリ: CPU +378、GPU +104、現在: CPU 14465、GPU 1595 (MiB) [05
/ 24/2023-16:33:34] [I] ネットワーク モデルの解析を開始
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] -------------- --------------------------------------------------
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] 入力ファイル名: yolov8s.onnx
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] ONNX IR バージョン: 0.0.8
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] Opset バージョン: 17
[ 05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] プロデューサー名: pytorch
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] プロデューサーのバージョン: 2.0.1
[05/ 24/2023-16:33:35] [I] [TRT] ドメイン:
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] モデル バージョン: 0
[05/24/2023-16: 33:35] [I] [TRT] ドキュメント文字列:
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] ------------------ ------------------------------------------------
[05/24] /2023-16:33:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:369: ONNX モデルは INT64 の重みで生成されていますが、TensorRT はネイティブに INT64 をサポートしていません。INT32までキャストダウンしようとしています。
[05/24/2023-16:33:35] [I] ネットワークモデルの解析を終了
[05/24/2023-16:33:35] [I] [TRT] [MemUsageChange] 初期 cuBLAS/cuBLASLt: CPU +759、GPU +272、現在: CPU 15167、GPU 1867 (MiB) [05/24
/ 2023-16:33:36] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuDNN: CPU +387、GPU +264、現在: CPU 15554、GPU 2131 (MiB) [05/24/2023-16:33:
36 ] [W] [TRT] TensorRT は cuDNN 8.4.1 に対してリンクされましたが、cuDNN 8.2.1 がロードされました
[05/24/2023-16:33:36] [I] [TRT] ローカル タイミング キャッシュが使用中です。このビルダー パスのプロファイリング結果は保存されません。
予期しない内部エラー: [virtualMemoryBuffer.cpp::nvinfer1::StdVirtualMemoryBufferImpl::~StdVirtualMemoryBufferImpl::104] エラー コード 1: Cuda ランタイム (ドライバーのシャットダウン)
参考这篇博客
(メッセージ数 16 件) [TensorRT ] TensorRT は cudnn 8.6.0 に対してリンクされましたが、cudnn 8.3.2 をロードしました
したがって、cuDNN アーカイブ | NVIDIA 開発者https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archiveにアクセスしてください。
cudnn8.4.1 バージョンの cudnn をダウンロードします (具体的な名前は cudnn-windows-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.zip)
途中でエラーがスローされ、例外がスローされました - zlibwapi.dll が見つかりませんでした。それがライブラリーにあることを確認してください。
この zlibwapi.dll エラーを解決するには、次の 2 つの記事を参照してください。(メッセージ数 16 件) zlibwapi.dll が見つかりませんでした。ライブラリ パスにあることを確認してください_zlibwapi.dll を登録できません_Chaos_Happy のブログ - CSDN ブログhttps://blog.csdn.net/Chaos_Happy/article/details/124064428インストールガイド - NVIDIA Docs https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows
最後に正常に出力されました:
(yolov8) PS D:\todesk\yolov8model> D:\1\TensorRT_YOLO\TensorRT-8.4.2.4\bin\trtexec.exe --onnx=yolov8s.onnx --saveEngine=yolov8s.trt --buildOnly --minShapes=画像:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
&&&& 実行中の TensorRT.trtexec [TensorRT v8402] # D:\1\TensorRT_YOLO\TensorRT-8.4.2.4\bin\trtexec.exe --onnx=yol ov8s .onnx --saveEngine=yolov8s.trt --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
[05/24/2023-16:56:08] [I] = == モデル オプション ===
[05/24/2023-16:56:08] [I] 形式: ONNX
[05/24/2023-16:56:08] [I] モデル: yolov8s.onnx
[05/ 24/2023-16:56:08] [I] 出力:
[05/24/2023-16:56:08] [I] === ビルド オプション ===
[05/24/2023-16:56:08] [I] 最大バッチ: 明示的バッチ
[05/24/2023-16:56:08] [I] メモリ プール: ワークスペース: デフォルト、dlaSRAM: デフォルト、dlaLocalDRAM:デフォルト、dlaGlobalDRAM: デフォルト
[05/24/2023-16:56:08] [I] minTiming: 1
[05/24/2023-16:56:08] [I] avgTiming: 8
[05/24/2023- 16:56:08] [I] 精度: FP32
[05/24/2023-16:56:08] [I] LayerPrecisions:
[05/24/2023-16:56:08] [I] キャリブレーション:
[05 /24/2023-16:56:08] [I] 改修: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] スパーシティ: 無効
[05/24/2023-16:56:08] I] セーフ モード: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] DirectIO モード: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 制限付きモード: 無効
[05/24 /2023-16:56:08] [I] ビルドのみ: 有効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 保存エンジン: yolov8s.trt
[05/24/2023-16:56:08] [I] ロードエンジン:
[05/24/2023-16: 56:08] [I] プロファイリングの詳細度: 0
[05/24/2023-16:56:08] [I] 戦術ソース: デフォルトの戦術ソースの使用
[05/24/2023-16:56:08] [I]タイミングキャッシュモード: ローカル
[05/24/2023-16:56:08] [I] タイミングキャッシュファイル:
[05/24/2023-16:56:08] [I] 入力形式: fp32:CHW
[05/ 24/2023-16:56:08] [I] 出力形式: fp32:CHW [
05/24/2023-16:56:08] [I] 入力ビルド形状: image=1x3x640x640+4x3x640x640+8x3x640x640
[05/24/2023-16:56:08] [I] 入力キャリブレーション形状: モデル
[05/24/2023-16:56:08] [I] === システム オプション ===
[05/24/ 2023-16:56:08] [I] デバイス: 0
[05/24/2023-16:56:08] [I] DLACore:
[05/24/2023-16:56:08] [I] プラグイン:
[05/24/2023-16:56:08] [I] === 推論オプション ===
[05/24/2023-16 :56:08] [I] バッチ:明示的
[05/24/2023-16:56:08] [I] 入力推論形状:images=4x3x640x640
[05/24/2023-16:56:08] [I]反復回数: 10
[05/24/2023-16:56:08] [I] 期間: 3 秒 (+ 200 ミリ秒のウォームアップ)
[05/24/2023-16:56:08] [I] スリープ時間: 0 ミリ秒
[05 /24/2023-16:56:08] [I] アイドル時間: 0ms
[05/24/2023-16:56:08] [I] ストリーム: 1
[05/24/2023-16:56:08] [I] ExposeDMA: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] データ転送: 有効
[05/24/2023-16:56:08] [I] スピンウェイト: 無効
[05/ 24/2023-16:56:08] [I] マルチスレッド: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] CUDA グラフ: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 個別プロファイリング: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 時間デシリアライズ: 無効
[05/24/2023-16:56] :08] [I] 時間再調整: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 入力:
[05/24/2023-16:56:08] [I] === レポート オプション = ==
[05/24/2023-16:56:08] [I] 詳細: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] 平均: 10 推論
[05/24/2023-16: 56:08] [I] パーセンタイル: 99
[05/24/2023-16:56:08] [I] 再フィット可能なレイヤーのダンプ: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] ダンプ出力:無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] プロファイル: 無効
[05/24/2023-16:56:08] [I] JSON ファイルへのエクスポート タイミング: [
05/24/2023-16] :56:08] [I] 出力を JSON ファイルにエクスポートします。
[05/24/2023-16:56:08] [I] プロファイルを JSON ファイルにエクスポート:
[05/24/2023-16:56:08] [I]
[05/24/2023-16:56:08] ] [I] === デバイス情報 ===
[05/24/2023-16:56:08] [I] 選択したデバイス: NVIDIA GeForce RTX 4080
[05/24/2023-16:56:08] [I ] 計算能力: 8.9
[05/24/2023-16:56:08] [I] SM: 76
[05/24/2023-16:56:08] [I] 計算クロック レート: 2.535 GHz
[05/24 /2023-16:56:08] [I] デバイス グローバル メモリ: 16375 MiB
[05/24/2023-16:56:08] [I] SM ごとの共有メモリ: 100 KiB
[05/24/2023-16: 56:08] [I] メモリ バス幅: 256 ビット (ECC 無効)
[05/24/2023-16:56:08] [I] メモリ クロック レート: 11.201 GHz
[05/24/2023-16:56: 08] [I]
[05/24/2023-16:56:08] [I] TensorRT バージョン: 8.4.2
[05/24/2023-16:56:08] [I] [TRT] [MemUsageChange] CUDA の初期化: CPU +483、GPU +0、現在: CPU 12059、GPU 1491 (MiB) [05/24/
2023- 16:56:09] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init ビルダー カーネル ライブラリ: CPU +377、GPU +104、現在: CPU 12626、GPU 1595 (MiB) [05
/24/2023-16:56:09] ] [I] ネットワーク モデルの解析を開始
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] ----------------------- ---------------------------------------
[2023/05/24-16: 56:09] [I] [TRT] 入力ファイル名: yolov8s.onnx
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] ONNX IR バージョン: 0.0.8
[05/24/2023-16] :56:09] [I] [TRT] Opset バージョン: 17
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] プロデューサー名: pytorch
[05/24/2023-16:56:09] ] [I] [TRT] プロデューサー バージョン: 2.0.1
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] ドメイン:
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] モデル バージョン: 0
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] ドキュメント文字列:
[05/24/ 2023-16:56:09] [I] [TRT] ------------------------------------ ----------------------------
[05/24/2023-16:56:09] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp :369: ONNX モデルは INT64 重みで生成されていますが、TensorRT はネイティブに INT64 をサポートしていません。INT32までキャストダウンしようとしています。
[05/24/2023-16:56:09] [I] ネットワーク モデルの解析を終了
[05/24/2023-16:56:09] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuBLAS/cuBLASLt: CPU +759 、GPU +272、現在: CPU 13318、GPU 1867 (MiB)
[05/24/2023-16:56:10] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuDNN: CPU +164、GPU +56、現在: CPU 13482、GPU 1923 (MiB)
[05/24/2023-16:56:10] [I] [TRT] ローカル タイミング キャッシュが使用中です。このビルダー パスのプロファイリング結果は保存されません。
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] 1 つの入力と 3 つの出力のネットワーク テンソルを検出しました。
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] ホスト永続メモリの合計: 154464
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] デバイスの永続メモリの合計: 1202688
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] 合計スクラッチ メモリ: 0
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] [MemUsageStats] のピーク メモリ使用量TRT CPU/GPU メモリ アロケータ: CPU 15 MiB、GPU 6734 MiB
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] [BlockAssignment] アルゴリズム ShiftNTopDown は、272035344 を必要とする 223 ノードに 16 ブロックを割り当てるのに 114.958 ミリ秒かかりました。バイト。
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] 合計アクティベーション メモリ: 272035344
[05/24/2023-16:57:28] [I] [TRT] [MemUsageChange] ビルド エンジンでの TensorRT 管理の割り当て: CPU +6、GPU +51、現在: CPU 6、GPU 51 (MiB) [
05 /24/2023-16:57:28] [W] [TRT] getMaxBatchSize() 関数は、NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH フラグを使用して作成されたネットワークから構築されたエンジンでは使用しないでください。この関数は常に 1 を返します。
[05/24/2023-16:57:28] [W] [TRT] getMaxBatchSize() 関数は、NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH フラグで作成されたネットワークから構築されたエンジンでは使用しないでください。この関数は常に 1 を返します。
[05/24/2023-16:57:29] [I] エンジンは 81.0279 秒で構築されました。
[05/24/2023-16:57:29] [I] [TRT] [MemUsageChange] CUDA の初期化: CPU +0、GPU +0、現在: CPU 14781、GPU 2339 (MiB)
[05/24/2023-16:57:29] [I] [TRT] ロードされたエンジン サイズ: 51 MiB
[05/24/2023-16:57:29] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT 管理エンジンのデシリアライゼーションの割り当て: CPU +0、GPU +50、現在: CPU 0、GPU 50 (MiB)
[05/24/2023-16:57:29] [I] エンジンは 0.0364477 秒でデシリアライズされました。
[05/24/2023-16:57:29] [I] --buildOnly が追加されたため、推論フェーズをスキップしました。
&&&& パスしました TensorRT.trtexec [TensorRT v8402] # D:\1\TensorRT_YOLO\TensorRT-8.4.2.4\bin\trtexec.exe --onnx=yolov8s.onnx --saveEngine=yolov8s.trt --buildOnly --minShapes=images :1x3x640x640 --optShapes=画像:4x3x640x640 --maxShapes=画像:8x3x640x640
インストール環境はpython3.9に依存します
(yolov8) PS D:\todesk\yolov8model> conda list
# packages in environment at D:\soft\conda\envs\yolov8:
#
# Name Version Build Channel
ca-certificates 2023.01.10 haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
certifi 2023.5.7 pypi_0 pypi
charset-normalizer 3.1.0 pypi_0 pypi
colorama 0.4.6 pypi_0 pypi
contourpy 1.0.7 pypi_0 pypi
cycler 0.11.0 pypi_0 pypi
filelock 3.12.0 pypi_0 pypi
fonttools 4.39.4 pypi_0 pypi
idna 3.4 pypi_0 pypi
importlib-resources 5.12.0 pypi_0 pypi
jinja2 3.1.2 pypi_0 pypi
kiwisolver 1.4.4 pypi_0 pypi
markupsafe 2.1.2 pypi_0 pypi
matplotlib 3.7.1 pypi_0 pypi
mpmath 1.3.0 pypi_0 pypi
networkx 3.1 pypi_0 pypi
numpy 1.24.3 pypi_0 pypi
onnx 1.14.0 pypi_0 pypi
opencv-python 4.7.0.72 pypi_0 pypi
openssl 1.1.1t h2bbff1b_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
packaging 23.1 pypi_0 pypi
pandas 2.0.1 pypi_0 pypi
pillow 9.5.0 pypi_0 pypi
pip 23.0.1 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
protobuf 4.23.1 pypi_0 pypi
psutil 5.9.5 pypi_0 pypi
pyparsing 3.0.9 pypi_0 pypi
python 3.9.16 h6244533_2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
python-dateutil 2.8.2 pypi_0 pypi
pytz 2023.3 pypi_0 pypi
pyyaml 6.0 pypi_0 pypi
requests 2.31.0 pypi_0 pypi
scipy 1.10.1 pypi_0 pypi
seaborn 0.12.2 pypi_0 pypi
sentry-sdk 1.24.0 pypi_0 pypi
setuptools 66.0.0 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
six 1.16.0 pypi_0 pypi
sqlite 3.41.2 h2bbff1b_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
sympy 1.12 pypi_0 pypi
torch 2.0.1 pypi_0 pypi
torchvision 0.15.2 pypi_0 pypi
tqdm 4.65.0 pypi_0 pypi
typing-extensions 4.6.1 pypi_0 pypi
tzdata 2023.3 pypi_0 pypi
ultralytics 8.0.107 pypi_0 pypi
urllib3 1.26.16 pypi_0 pypi
vc 14.2 h21ff451_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
wheel 0.38.4 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
zipp 3.15.0 pypi_0 pypiこの
conda create -n yolov8 python=3.9 -y
conda activate yolov8
pip install ultralytics