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。

为了确保YOLOV8行人检测模型在GPU支持下顺利训练，你需要按照以下步骤配置训练环境。首先，你需要确保你的计算机满足YOLOV8的运行要求，包括但不限于GPU（NVIDIA系列显卡）、CUDA（计算统一设备架构）和cuDNN（深度神经网络加速库）的安装和配置。

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)

1. 环境准备：确保你的计算机上安装了NVIDIA的驱动程序，并且CUDA和cuDNN与你的GPU兼容。你需要访问NVIDIA官网下载并安装对应版本的驱动、CUDA和cuDNN。

2. 安装Python：安装Python 3.x版本，建议使用Anaconda管理Python环境和包依赖。通过Anaconda可以创建一个隔离的环境，方便进行深度学习项目的开发。

3. 安装依赖库：通过Anaconda环境，使用pip安装YOLOV8所需的Python库，包括但不限于NumPy、OpenCV、PyTorch等。

4. 下载YOLOV8资源：获取《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》资源包，并解压到指定目录。

5. 配置环境变量：设置环境变量，包括Python路径、YOLOV8代码路径、数据集路径以及预训练模型路径等，确保在训练过程中可以正确加载数据和模型。

6. 数据集准备：将提供的行人检测数据集按照YOLOV8的数据格式要求进行整理。通常需要创建一个文本文件，列出训练和验证图像的路径以及对应的标签信息。

7. 修改配置文件：根据你的数据集路径和GPU配置修改YOLOV8的配置文件，包括训练脚本和参数配置文件。

8. 启动训练：使用命令行进入YOLOV8项目的目录，并启动训练脚本。使用GPU进行训练，需要添加特定的命令行参数，如`--gpus 0`，表示使用第一块GPU。

在这个过程中，你可能会遇到各种问题，比如环境配置错误、数据预处理出错等。《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》这本书详细介绍了每一个步骤，并提供了解决常见问题的方案。你可以对照书籍内容一步步检查，确保每一步都正确无误。

完成以上步骤后，YOLOV8行人检测模型应该能在GPU的支持下进行训练。训练过程中，你可以监控GPU使用情况和损失曲线来评估训练效果。训练完成后，你可以利用训练好的模型进行行人检测。

这本书不仅提供了从环境配置到模型训练的完整流程，还提供了图形化界面的使用方法，使你可以更加直观地控制训练过程和参数。如果你希望深入理解YOLOV8的原理和优化策略，或者想要将学到的知识应用到其他计算机视觉项目中，这份资源会是一个很好的起点。

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)