yolov8环境搭建依赖
时间: 2025-03-28 13:15:38 浏览: 41
### YOLOv8 环境配置及依赖安装
YOLOv8 的环境配置主要包括虚拟环境创建、Python 版本确认、PyTorch 安装以及 CUDA 配置等内容。以下是详细的说明:
#### 虚拟环境搭建
为了确保项目的独立性和稳定性,建议使用 Anaconda 创建一个新的 Python 虚拟环境。命令如下所示[^2]:
```bash
conda create -n yolov8_env python=3.8
```
激活该虚拟环境的命令为:
```bash
conda activate yolov8_env
```
#### Python 和 PyTorch 版本需求
根据官方文档的要求,Python 版本应不低于 3.7,而 PyTorch 应至少为 1.7 或更高版本。推荐使用的 Python 版本为 3.8。
安装 PyTorch 可通过以下命令完成(假设已启用 GPU 并支持 CUDA)。如果未配备 GPU,则可以跳过 CUDA 支持部分并选择 CPU-only 版本。
对于 CUDA >= 10.2 的系统,执行以下命令来安装兼容的 PyTorch 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
如果没有 GPU 或不需 CUDA 加速,可改为安装仅适用于 CPU 的版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
#### Ultralytics 库安装
Ultralytics 提供了用于实现 YOLOv8 功能的核心库。可以通过 pip 工具轻松安装此库:
```bash
pip install ultralytics
```
这一步会自动处理大部分必要的依赖关系,并准备好运行模型所需的全部组件[^1]。
#### 模型下载与验证
成功设置好上述环境之后,可以从 Ultralytics GitHub 存储库获取预训练权重文件或者自行定义新模型架构来进行训练或推理操作。加载默认 COCO 数据集上的预训练模型非常简单,只需调用 `ultralytics` 中的相关函数即可:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 小型预训练模型实例化
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True, imgsz=640)
```
以上代码片段展示了如何利用小型网络结构 (`yolov8n`) 对指定图片路径下的对象进行预测,并保存结果图像到当前目录下。
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