在macbook / "cuda_runtime.h“上做yolo

在MacBook上使用YOLO（You Only Look Once）进行目标检测，但MacBook通常不支持NVIDIA GPU，因此CUDA可能不可用

使用CPU进行YOLO

1. 安装Homebrew（如果尚未安装）： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2. 安装依赖项： brew install cmake git wget
3. 下载YOLOv5： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5
4. 安装Python依赖项： pip install -r requirements.txt
5. 下载预训练模型（可选）： python models/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
6. 运行YOLOv5： python detect.py --source 0 # 使用摄像头 # 或者 python detect.py --source path/to/image.jpg # 使用图片

使用GPU进行YOLO（在支持CUDA的Mac上）

如果您的MacBook Pro配备了支持CUDA的AMD GPU，您可以使用Metal Performance Shaders (MPS) 后端来加速YOLO。以下是步骤：

1. 安装Homebrew（如果尚未安装）： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2. 安装依赖项： brew install cmake git wget
3. 下载YOLOv5： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5
4. 安装Python依赖项： pip install -r requirements.txt
5. 安装MPS后端： pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
6. 下载预训练模型（可选）： python models/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
7. 运行YOLOv5： python detect.py --source 0 # 使用摄像头 # 或者 python detect.py --source path/to/image.jpg # 使用图片

请注意，使用GPU进行YOLO可能会比使用CPU更快，但具体性能取决于您的硬件配置。