配置YOLOv8环境

### 配置 YOLOv8 运行环境 #### 一、基础准备工作为了成功配置 YOLOv8 的运行环境，首先需要完成一些必要的准备工作。这包括但不限于基础知识的学习以及硬件和软件的支持情况确认。 - **检查显卡配置并查询支持的 CUDA 版本** 对于 GPU 加速的需求，需确保本地机器上的 NVIDIA 显卡驱动已更新至最新版本，并通过 `nvidia-smi` 命令验证当前可用的 CUDA 和 cuDNN 支持状态[^3]。 - **Python 安装** 推荐安装 Python 3.7 或更高版本作为主要开发工具链的一部分。如果采用自定义路径而非默认位置，则务必记录该路径以便后续设置环境变量时调用[^1]。 #### 二、核心组件安装以下是具体步骤来实现完整的 YOLOv8 开发环境构建： - **安装 PyTorch** 根据官方文档指导，在线或者离线方式均可用于下载适合目标平台架构 (CPU/GPU) 及操作系统类型的预编译包形式 PyTorch 软件包。例如针对 Windows 平台可以执行如下命令在线安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **克隆仓库与依赖管理** 利用 Git 将 Ultralytics 提供的开源项目拉取到本地工作区之后，再依据提示完成相关依赖项加载过程。典型操作流程如下所示： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics pip install -r requirements.txt pip install ultralytics ``` 上述脚本片段分别完成了代码同步、切换目录以及必要模块引入的任务[^2]。 #### 三、高级选项——离线部署场景考虑当网络条件受限无法实时访问外部资源服务器时，“离线模式”的解决方案显得尤为重要。此时可以通过提前收集好所有必需品压缩包的形式来进行手动分发处理。整个过程中涉及到的关键环节有以下几个方面需要注意： - 准备好对应的 whl 文件集合； - 编写辅助脚本来简化批量导入逻辑； - 测试最终成果以保证功能正常运作无误。 --- ###

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