YOLOv8环境配置
时间: 2025-02-24 16:37:50 浏览: 34
### YOLOv8 环境搭建教程
#### 创建虚拟环境并激活
为了确保项目的独立性和稳定性,建议使用 Anaconda 来管理 Python 虚拟环境。创建一个新的虚拟环境可以防止包冲突,并保持项目所需库的一致性。
```bash
conda create --name yolov8_env python=3.9
conda activate yolov8_env
```
#### 安装 PyTorch 和 CUDA 支持
考虑到硬件条件支持 CUDA 版本 11.8,在安装 PyTorch 时需指定相应的 CUDA 版本来充分利用 GPU 加速计算能力[^1]。
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
#### 获取 YOLOv8 源码
通过 Git 克隆官方仓库来获得最新的 YOLOv8 源代码,这一步骤对于后续的模型训练和测试至关重要[^2]。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
```
#### 安装其他依赖项
除了上述提到的核心组件外,还需要额外的一些 Python 库来辅助开发工作流。可以通过 pip 或者 conda 的方式快速完成这些工具链的部署。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置 IDE (可选)
如果计划在集成开发环境中进行调试,则推荐将新建立好的 Conda 环境配置给编辑器如 PyCharm 使用,以便更好地享受IDE带来的便利功能和服务。
```python
import torch
print(f"Using {torch.cuda.get_device_name(0)} with CUDA version {torch.version.cuda}")
```
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