下载yolov8n.pt文件，代码实现

YOLOv8是一个基于YOLOv3的实时目标检测模型，它包含了一系列预训练权重文件，其中yolov8.n.pt是PyTorch版本的权重文件。下载这个文件通常用于已经在本地设置好PyTorch环境，并且需要对YOLOv8模型进行微调或加载预训练模型。

首先，你需要访问YOLOv8的GitHub仓库或者相关的资源网站找到该模型的下载链接。这里假设你已经找到了下载地址：

1. **下载文件**:
- 打开浏览器，复制链接到地址栏并粘贴进去。
- 点击“Download”或者“Clone or download”按钮，选择保存路径，将文件下载到本地。

2. **代码实现（Python with PyTorch）**:

import torch
from torch.hub import load_state_dict_from_url

# 设置默认设备（CPU或GPU）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 指定权重文件的URL
url = "https://example.com/yolov8.n.pt"  # 替换为实际下载地址
model_weight_path = 'yolov8.n.pt'

# 使用load_state_dict_from_url下载并加载权重
state_dict = load_state_dict_from_url(url, map_location=device)
model.load_state_dict(state_dict)

# 将模型移到指定设备
model.to(device)

注意：在实际操作中，记得替换`url`为你获取的yolov8.n.pt文件的实际下载地址。