yolov8n.pt安装包

根据引用中提到的信息，yolov8n.pt并不是一个安装包，而是一个需要下载的训练模型。根据该引用中的建议，你可以在gitee或者github的readme页面中找到yolov8n.pt模型的下载链接。你可以通过下载该模型并将其放置在适当的目录下，以供后续使用。请注意，该模型的下载大小相对较大，但下载速度会比较快。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最新YOLOv8(2023年8月版本)安装配置！一条龙傻瓜式安装，遇到问题评论区提问](https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

yolov8的pt文件下载

你可以在gitee或者github的readme文件中找到yolov8的pt文件下载链接。你可以选择下载yolov8s.pt或者yolov8n.pt，这两个模型都比较小，下载速度会比较快。另外，如果你在python版本大于等于3.8，你还可以安装ultralytics包，这是一个必要的安装包，用于配置yolov8。你可以使用以下命令进行安装：pip install ultralytics。安装完配置文件后，你可以使用yolov8自带的经典图片进行测试。例如，你可以使用以下命令进行测试：yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最新YOLOv8(2023年8月版本)安装配置！一条龙傻瓜式安装，遇到问题评论区提问](https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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