yolov8环境配置检查

### 如何检查 YOLOv8 环境配置

为了确保 YOLOv8 的环境配置正确无误，可以通过以下几个方面来进行验证：

#### 1. 验证 Python 和依赖库安装
确认已成功安装所需版本的 Python 及其相关依赖库。可以在命令行中运行以下命令来测试 Python 版本以及 pip 是否正常工作。

python --version
pip --version

如果显示的是预期的 Python 和 pip 版本，则说明这部分配置正确[^1]。

#### 2. 测试 PyTorch 安装情况
由于 YOLOv8 基于 PyTorch 构建，因此需要确保 PyTorch 已经被正确安装并能正常使用 GPU 加速（如果有）。可以创建一个小脚本来检验 PyTorch 的 CUDA 支持状态。

import torch
print(f'PyTorch version: {torch.__version__}')
print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')
if torch.cuda.is_available():
    print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')

当输出表明存在可用的 CUDA 设备时，意味着 PyTorch 能够利用显卡加速运算。

#### 3. 运行官方示例代码
下载或克隆 YOLOv8 的 GitHub 仓库，并按照文档指引执行一些简单的推断例子。这不仅能够帮助理解框架的工作方式，还能有效排查潜在的问题所在。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights yolov8n.pt

上述命令会加载预训练权重文件并对给定图片实施对象检测任务；若一切顺利则证明本地环境已经准备好支持更复杂的项目开发了。

#### 4. 检查模型推理结果
观察由 `detect.py` 或其他自定义脚本产生的预测成果，比如边界框的位置准确性、类别标签是否合理等特征。对于初次使用者来说，对比官方提供的样本数据集上的表现尤为关键，因为这样可以直接对照标准答案评估当前设置下的性能水平[^3]。