yolov8安装什么库

YOLOv8是一种流行的实时物体检测算法，它的安装通常涉及到深度学习框架和一些依赖库。要在Python环境中安装YOLOv8，你需要以下几个关键步骤：

1. **Python基础**：确保已安装Python（建议版本 >= 3.6），并配置好pip。

2. **TensorFlow或PyTorch**：YOLOv8可以结合TensorFlow或PyTorch使用。由于YOLOv8官方推荐的是PyTorch，所以你需要安装`torch`及其版本（如`torch>=1.7.0`）。

3. **Darknet**：YOLOv8是基于Darknet框架的，因此你需要安装Darknet库。你可以从GitHub克隆Darknet仓库（https://github.com/AlexeyAB/darknet）然后按照说明构建它。

4. **CUDA支持**：如果你打算利用GPU加速，需要安装CUDA和cuDNN，并设置相应的环境变量。

5. **Optional：其他库** - 可能还需要安装`opencv-python`（用于图像处理）、`numpy`（科学计算库）等辅助库。

安装命令示例：

# 安装PyTorch（替换版本号）
pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.1

# 如果使用Darknet源码安装，先安装darknet
cd darknet
make -j$(nproc)
cp darknet_yolov8 *.so ../yolo/

# 然后回到python环境安装yolov8 wrapper
pip install -e git+https://github.com/AlexeyAB/yolo-v8.git@master#egg=yolov8