YOLOV8代码下载及环境配置以及使用

一、Github 下载YOLOv8官方代码

1、github克隆代码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

下载完了之后目录机构如下:

如果出现github无法访问的情况,请参考我另一篇博客,有访问github超时的解决办法和方案。

2、确保你自己已经安装了python环境,检查方法如下

出现类似这样的即可说明你已经安装了python环境,如果没有,百度一下安装Python,这里就不做说明。

二、PIP安装

1、 Mac下的安装

由于在Mac上python2和python3是共存的,因而python3对应的包管理工具的命令就是:pip3。

安装比较简单,打开终端:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
2、Windows下的安装

1)首先,确认python环境变量是否已经配置,没安装自行搜索安装。

2)安装pip

需要我们自行下载,下载路径为

### YOLOv8 环境配置教程 #### 创建虚拟环境并设置Python版本 为了确保YOLOv8能够顺利运行,在本地环境中首先需要创建一个新的虚拟环境,并指定合适的Python版本。推荐使用`conda`工具来管理环境,这可以有效隔离不同项目的依赖关系。 ```bash conda create -n yolov8 python=3.10 ``` 激活新创建的虚拟环境以便后续操作: ```bash conda activate yolov8 ``` #### 安装必要的库和框架 接下来要安装PyTorch以及其它所需的软件包。考虑到兼容性问题,建议直接通过官方渠道获取最新稳定版的PyTorch安装命令[^2]。对于其他依赖项,则可以通过pip来进行安装。如果遇到某些特定模块无法正常加载的情况,可能是因为这些模块尚未被正确安装;此时应该仔细检查错误提示信息中的具体缺失部分,并针对性地执行如下指令完成安装: ```bash pip install ultralytics # Ultralytics提供了YOLO系列模型的支持 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # 如果使用GPU加速的话 ``` 注意:上述URL适用于CUDA 11.7版本下的PyTorch安装,实际应用时应根据个人硬件条件调整相应的链接地址。 #### 下载预训练模型文件 当所有必需组件都准备完毕之后,就可以着手下载预先训练好的YOLOv8权重文件了。通常情况下可以从项目仓库或者作者提供的资源页面找到对应的下载链接。利用Ultralytics库自带的功能也可以简化这一过程: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载nano尺寸的小型网络结构作为例子 ``` 这段代码不仅实现了模型实例化还自动完成了权重参数的同步工作[^1]。
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