yolov8环境下载

YOLOv8是一个基于You Only Look Once (YOLO)的目标检测算法的最新版本，它采用了更高效的架构并提高了速度。要在本地安装YOLOv8环境，通常需要几个步骤：

1. **选择Python版本**：YOLOv8项目通常与Python 3.x兼容，所以先确认你的系统已安装Python 3。

2. **安装依赖库**：
- 使用pip安装基本的深度学习库，如`torch`, `timm`等，运行命令：

     pip install torch torchvision timm

- 如果需要CUDA支持，还需要安装PyTorch CUDA版本，以及cuDNN库。例如，对于CUDA 10.x：

     pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cuDNN-7.6-cuda10.2-python3.7 wheel

3. **克隆YOLOv8仓库**：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   git checkout v8

4. **安装特定版本的yolov8**：

   make install

5. **设置环境变量**（如果需要在终端全局访问）：
- 将`YOLOV8_HOME`指向YOLOv8文件夹，例如：

     export YOLOV8_HOME=~/path/to/yolov8

6. **验证安装**：
运行示例脚本测试模型，比如`python demo.py --weights yolov8s.pt`，如果一切正常，应该能看到YOLOv8的输出结果。