yolov8CPU版本安装

YOLOv8 CPU 版本的安装通常涉及几个步骤：

1. **环境准备**：首先确保你的系统上已经安装了必要的软件包，如Python（通常建议使用Python 3）、Git、CUDA（如果你需要GPU支持，否则可以跳过）以及cuDNN（CUDA深度神经网络库）。

2. **安装依赖**：使用pip安装基础的Python库，例如torch（PyTorch）和timm（图像模型库），因为YOLOv8基于PyTorch构建。命令类似于：

   pip install torch torchvision timm

3. **下载YOLOv8源码**：从GitHub仓库下载YOLOv8的CPU版本代码：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   git checkout cpu

4. **获取预训练权重**：YOLOv8有官方提供的一些预训练权重，可以在`weights`目录下找到。下载适合的任务的权重文件，比如`yolov8s.pt`或`yolov8x.pt`。

5. **配置文件**：编辑`yolov5/config.py`文件，确保模型选择的是CPU模式，并调整其他参数以适应你的需求。

6. **运行模型**：现在你可以通过命令行运行模型了，例如，进行物体检测：

   python main.py detect --weights yolov8s.pt --img 640 coco.yaml

这里的`--weights`指定了预训练权重路径，`--img`设置输入图片大小，`coco.yaml`是配置文件，用于指定任务和数据集。