yolov8 环境配置

YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，其环境配置相对简单。以下是配置 YOLOv8 环境的步骤：

1. **安装 Python**：
确保你的系统已经安装了 Python 3.7 或更高版本。你可以通过以下命令检查 Python 版本：

   python --version

2. **创建虚拟环境**：
为了避免依赖冲突，建议创建一个虚拟环境。可以使用 `venv` 或 `conda`：

   python -m venv yolov8_env

激活虚拟环境：

   # Windows
   yolov8_env\Scripts\activate

   # macOS/Linux
   source yolov8_env/bin/activate

3. **升级 pip**：
确保 `pip` 是最新版本：

   pip install --upgrade pip

4. **安装 PyTorch**：
根据你的系统和 CUDA 版本安装 PyTorch。访问 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/) 获取适合你的安装命令。例如：

   pip install torch torchvision torchaudio

5. **安装 YOLOv8**：
使用 `pip` 安装 YOLOv8：

   pip install ultralytics

6. **验证安装**：
打开 Python 解释器并导入 YOLOv8 以验证安装是否成功：

   from ultralytics import YOLO
   model = YOLO('yolov8n.pt')

如果没有报错，说明安装成功。

7. **下载预训练模型**：
你可以从 [Ultralytics GitHub 仓库](https://github.com/ultralytics/ultralytics) 下载预训练的 YOLOv8 模型。例如：

   wget https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8n.pt