mac运行yolov8

### 安装和配置环境

为了在 Mac 操作系统上成功安装并运行 YOLOv8 物体检测模型，需先确保 Python 和必要的依赖库已正确安装。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境以及包。

#### 创建Python虚拟环境

# 使用 conda 创建新的 python 环境, 命名为 yolov8_env 并激活它
conda create -n yolov8_env python=3.9
conda activate yolov8_env

### 下载YOLOv8仓库

访问官方 GitHub 页面下载最新版本的 YOLOv8 项目源码：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

上述命令会克隆 Ultralytics 提供的 YOLOv8 库，并通过 pip 工具来安装所需的 Python 包[^1]。

### 修改Model Configuration文件

对于想要训练特定变种的 YOLOv8 模型（比如带有 SE 注意力机制），应当按照需求调整 `model_yaml` 参数设置:

from pathlib import Path

# 设置为默认的小型 YOLOv8 配置路径
model_yaml = str(Path('models').joinpath('yolov8s.yaml'))

# 如果要启用SE注意力模块，则改为如下形式
# model_yaml = 'yaml_yolov8_SE'

这段代码展示了如何指定不同的预定义架构作为基础网络结构。

### 开始训练过程

准备好自己的数据集之后就可以启动训练流程了。这里假设已经准备好了 COCO 数据格式的数据集，并放置在一个合适的位置。

import torch
from ultralytics.yolo.engine.model import Model

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
m = Model(model_yaml).to(device)

# 启动训练...
results = m.train(data='custom_dataset_path', epochs=100, batch_size=16)

此部分脚本用于初始化模型实例并将其实例化到 GPU 上（如果可用）。接着调用 `.train()` 方法传入自定义数据集位置以及其他超参数来进行实际训练操作[^2]。

### 测试与验证

完成训练后可以加载保存的最佳权重并对测试图片执行推理预测。注意观察输出结果的质量，特别是针对复杂场景下的表现情况，如肾结石图像中存在的挑战性案例[^3]。

最后提醒，在整个过程中遇到任何问题都可以参考社区资源寻求帮助和支持[^4]。