yolov8环境配置python

配置YOLOv8环境以用于Python开发
创建虚拟环境并激活
为了保持项目的独立性和整洁性，建议创建一个新的虚拟环境来管理YOLOv8项目所需的包。
对于基于venv模块的虚拟环境：
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate # Linux 或 macOS
.\yolov8_env\Scripts\activate # Windows
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安装必要的依赖库
确保安装了所有必需的支持库。这些库可能包括但不限于psutil, opencv-python, PyYAML, matplotlib, tqdm以及requests[^3]。
可以通过pip工具一次性完成上述软件包及其他必要组件的安装:
pip install psutil opencv-python pyyaml matplotlib tqdm requests
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YOLOv8特定安装指南
针对YOLOv8模型本身，则有两种主要方式来进行本地部署：一种是通过编辑模式(-e)直接链接到ultralytics仓库；另一种则是常规的方式安装该库。任选其一执行即可[^2]:
pip install -e ultralytics
# 或者
pip install ultralytics
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值得注意的是，在某些情况下还需要额外指定安装来自阿里云镜像服务器上的资源以加速下载过程或解决网络访问问题：
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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如果遇到CUDA相关的错误提示，可能是由于PyTorch版本不匹配所引起的。此时应该先移除已有的CPU版PyTorch再按照官方指导重新安装适合当前硬件条件下的GPU支持版本。
最后一步就是验证整个设置流程是否顺利完成。这通常涉及到运行几个简单的测试脚本来确认各个部分都能正常工作。