FredYakumo1. 环境准备：Windows10下的深度学习开发环境搭建
在Windows10系统下部署YOLOv8模型到TensorRT引擎，首先需要搭建完整的开发环境。这个过程看似复杂，但只要按照步骤操作，半小时内就能搞定。我去年在给公司新员工培训时，发现很多人卡在环境配置这一步，其实关键是要注意组件的版本匹配。
1.1 显卡驱动与CUDA安装
NVIDIA显卡驱动是基础中的基础。建议直接到NVIDIA官网下载最新版驱动，安装完成后在命令行输入nvidia-smi，应该能看到类似这样的输出：
code复制+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 512.95 Driver Version: 512.95 CUDA Version: 11.6 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
CUDA Toolkit我推荐使用11.2版本，这个版本在Windows10上最稳定。安装时记得勾选"Visual Studio Integration"选项，这样VS2019才能正确识别CUDA编译器。安装完成后，在命令行验证：
bash复制nvcc -V
应该能看到CUDA版本信息。常见问题是安装后命令不识别，这通常是因为系统PATH环境变量未自动更新，需要手动添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin。
1.2 cuDNN与TensorRT部署
cuDNN是深度学习加速库，需要与CUDA版本严格匹配。以CUDA11.2为例，应该选择cuDNN v8.2.1。下载后需要手动将三个文件夹中的文件复制到CUDA安装目录：
- 将
cuda\bin中的文件复制到CUDA\v11.2\bin - 将
cuda\include中的文件复制到CUDA\v11.2\include - 将
cuda\lib\x64中的文件复制到`CUDA\v11.2\lib\x64