windows11 安装yolov8

安装准备
为了在 Windows 11 上成功安装 YOLOv8 及其依赖项，需先准备好必要的软件环境。这包括 Python 的适当版本、CUDA 和 cuDNN 库的支持。
虚拟环境配置
创建并激活一个专门用于此项目的虚拟环境是非常重要的一步。通过 conda 工具可以轻松完成这一操作：
conda create -n yolov8 python=3.11.9
conda activate yolov8
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上述命令将建立一个新的名为 yolov8 的 Conda 环境，并将其 Python 版本设定为 3.11.9[^3]。
CUDA 和 cuDNN 配置
对于 GPU 加速的需求来说，安装兼容的 CUDA Toolkit 是必不可少的。考虑到要使用的 PyTorch 版本支持 CUDA 11.8，在 NVIDIA 开发者网站上找到对应于该版本的 cuDNN 文件进行下载是很关键的一环。具体而言，应选择 “cuDNN v8.9.7 (2023年12月5日)，适用于 CUDA 11.x”，并且确保选择了适合 Windows 平台的本地安装包形式来加快下载速度[^4]。
下载与安装 PyTorch 和 YOLOv8
接下来就是获取特定版本的 PyTorch 来匹配已有的 CUDA 设置。按照之前提到过的指南，可以在另一篇博客中了解到详细的离线安装方法[^1]。至于 YOLOv8 自身，则可以通过官方仓库克隆最新源码或直接从 GitHub 发布页下载预编译好的 whl 文件来进行安装。
一旦所有前置条件都满足了，就可以利用 pip 或其他方式把 YOLOv8 添加到项目环境中去：
pip install ultralytics==8.0.20
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这条指令假设读者想要安装的是 YOLOv8 的某个稳定版次（此处举例为 8.0.20）。当然也可以根据实际需求调整具体的标签号或者采用 git clone 方法同步最新的开发分支下来再做进一步处理。
训练模型前的准备工作
有了合适的框架之后，便能着手构建自己的目标检测应用了。此时应该参照相关文档说明，了解怎样定义数据集路径、调整超参数以及其他可能影响最终效果的因素。这部分内容已经在先前的文章中有过较为详尽的描述[^2]。