yolov8从头部署

要从头部署yolov8，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开cmd并进入之前创建的虚拟环境yolov8。你可以使用以下命令来进入虚拟环境：

conda activate yolov8

2. 接下来，复制从PyTorch官网获取的conda安装语句，并在虚拟环境中安装PyTorch，以便使用yolov8所需的依赖项。你可以使用类似以下命令进行安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch

3. 在进行新项目之前，打开之前克隆下来的yolov8 GitHub项目。确保将其配置到上面创建的conda环境yolov8中。你可以使用以下命令来查看虚拟环境的位置：

conda info -e

4. 在yolov8项目中，可以找到一个名为"ultralytics/assets/bus.jpg"的示例图片。你可以使用yolov8n.pt模型对这个图片进行简单的推理。为了进行推理，需要先安装ultralytics库。你可以使用以下命令来安装该库：

pip install ultralytics

然后，使用以下命令对示例图片进行推理：

yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'

通过按照以上步骤进行操作，你就可以从头部署yolov8并进行简单的推理了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习之YOLO8】环境部署](https://blog.csdn.net/qq_43376286/article/details/131838647)[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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