如何配置YOLOV8行人检测的训练环境，并在GPU支持下训练模型？请提供详细的步骤和必要的代码实现。

在进行YOLOV8行人检测模型的训练之前，正确的环境配置是必不可少的步骤，它确保了模型能够在GPU支持下高效运行。针对你的问题，推荐参考《全面掌握YOLOV8行人检测：代码、数据集、预训练模型与图形化系统》这份资源，它能够提供从零开始的完整教程和操作指南。

参考资源链接：[全面掌握YOLOV8行人检测：代码、数据集、预训练模型与图形化系统](https://wenku.csdn.net/doc/4vmzjrdcxn?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要安装YOLOV8运行所需的深度学习框架，例如PyTorch或TensorFlow。以下是基于PyTorch的环境配置步骤：

1. 创建并激活虚拟环境（推荐使用conda管理）：

   conda create -n yolov8 python=3.8
   conda activate yolov8

2. 安装PyTorch和torchvision：

   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

3. 克隆YOLOV8的GitHub仓库：

   git clone ***
   ***

4. 安装YOLOV8所需的其他依赖：

   pip install -r requirements.txt

5. 配置CUDA环境和cuDNN库，确保GPU能够被正确识别和使用。

在环境配置完毕之后，接下来是训练模型的步骤：

1. 下载并准备好行人检测数据集，将数据集文件夹放置在合适的位置。

2. 修改配置文件中的数据集路径，确保模型能够加载正确的数据。

3. 运行模型训练命令，例如：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov8.pt

其中`--weights`参数后跟的是预训练模型的路径，如果使用GPU进行训练，则无需特别指定，YOLOV8会自动在支持CUDA的环境下运行。

通过上述步骤，你将能够在GPU支持下完成YOLOV8行人检测模型的训练。为了更深入地理解模型训练的每一个环节，以及如何调试和优化训练过程，建议详细阅读《全面掌握YOLOV8行人检测：代码、数据集、预训练模型与图形化系统》中的相关章节。此外，该资源还提供了图形化系统，进一步简化了模型训练和部署的流程。

参考资源链接：[全面掌握YOLOV8行人检测：代码、数据集、预训练模型与图形化系统](https://wenku.csdn.net/doc/4vmzjrdcxn?spm=1055.2569.3001.10343)