作者: HZL

0、安裝cuda_11.8，安裝完成後，下載cudnn archive並解壓縮到cuda的安裝目錄。使用visual studio installer安裝C++ build tool和windows SDK（按照安裝的默認選項即可）。

1、在conda新建一個虛擬環境並進入
conda create -n facefusion python=3.10
conda activate facefusion

2、安裝pytorch，讓pytorch使用gpu運作
conda install conda-forge::cuda-runtime=12.4.1 conda-forge::cudnn=9.2.1.18 conda-forge::gputil=1.4.0

3、新建一個文件夾，在文件夾內獲取facefusion代碼
git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git

4、安裝環境依賴
pip install -r requirements.txt

5、安裝ffmpeg
conda install -c conda-forge ffmpeg

6、應該可以正常使用gpu運行了
python run.py –execution-providers cuda

yolo是一個object detect model，顧名思義就是拿來檢測物件的。

使用yolo官網的安裝步驟

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install

在全新的環境中去執行的話，可能最終安裝完成之後會變成只能夠使用CPU來運算的方式。

我解決的方式是，先將本地安裝好的pytorch刪除，然後去pytorch官網https://pytorch.org/get-started/locally/選擇適用於自己的選項來安裝。

然後再根據yolo官網的安裝步驟安裝環境，完成後，即會使用GPU來運算。速度會比CPU快得多。