yolovv8环境配置

### 配置YOLOv8环境

#### 下载并安装PyCharm社区版
为了方便开发和调试，建议使用集成开发环境(IDE)，如PyCharm Community Edition。访问官方网站 https://www.jetbrains.com/pycharm/ 并下载适合操作系统的版本完成安装[^2]。

#### 获取YOLOv8项目源码
有多种方式可以获取YOLOv8项目的源代码。一种常见的方式是从GitHub仓库克隆最新版本的代码库到本地计算机上。打开命令提示符或终端窗口，在期望保存文件夹的位置输入如下指令来拉取官方存储库中的资源：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics

#### 创建虚拟环境与依赖项安装
创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离不同项目之间的包管理冲突问题。对于Windows用户来说，可以通过PowerShell执行下面这两条语句；而对于Linux/macOS平台，则可以在常规shell里运行相应命令：

python -m venv yolov8-env
.\yolov8-env\Scripts\activate.ps1

激活后的下一步就是利用pip工具安装必要的软件包。这一步骤同样适用于所有主流操作系统：

pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

如果遇到权限错误或其他异常情况，请尝试加上`sudo`前缀（仅限于Unix-like系统），或者以管理员身份重新启动控制台应用程序后再试一次。

#### 安装Ultralytics库
最后也是至关重要的环节是要确保已成功安装了由开发者维护的核心组件——即`ultralytics` Python模块本身。在已经设置好的工作目录下继续键入以下命令即可实现这一点：

pip install ultralytics

此时应该能够顺利加载预训练权重文件以及调用API接口来进行图像识别等任务了。