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YOLOV8 VScode

时间: 2025-04-23 17:07:14 浏览: 37

### 如何在VSCode中使用或配置YOLOv8 #### 安装并设置开发环境为了能够在VSCode中顺利运行YOLOv8模型，首先要确保安装了必要的依赖库以及设置了合适的开发环境。对于Jetson Nano这样的ARM架构设备来说，推荐使用专门编译过的版本[code-oss]作为IDE工具[^3]。 #### 获取项目源码通过Git命令从GitHub仓库获取最新的YOLOv8实现代码： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov8.git cd yolov8 ``` #### 创建虚拟环境与安装需求包建议创建一个新的Python虚拟环境来管理项目的依赖关系，并按照官方文档中的说明安装所需的软件包： ```bash python3 -m venv env source env/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` #### 编写训练脚本可以在`yolov8`目录下新建一个名为`train_yolo.py`的文件用于定义具体的训练逻辑： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # Load model configuration file results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) print(results) ``` #### 调试与优化性能当遇到GPU加速方面的问题时，可参照给出的一些排查方法来进行调整，比如检查CUDA版本兼容性、显存占用情况等[^1]。 #### 使用VSCode调试功能利用VSCode内置的强大调试器可以帮助更好地理解程序执行流程。只需点击左侧边栏上的调试图标，然后选择“Create a launch.json file”，之后可以根据实际情况编辑JSON配置项以便于启动和停止应用程序。

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