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yolov8复现

news 来源：原创 2025/8/19 2:02:34

Yolov8的复现流程主要包含环境配置、下载源码和验证环境三大步骤：

  1. 环境配置

    • 查看电脑状况：通过任务管理器查看电脑是否有独立显卡（NVIDIA卡）。若有，后续可安装GPU版本的pytorch以加速训练；若没有，则安装CPU版本，不过训练速度会较慢。
    • 安装所需软件
      • Anaconda3安装：可从清华镜像源选择对应系统版本的Anaconda3安装包下载。安装时选择“Just Me”，安装路径建议为非C盘的纯英文路径，如“D:\Anaconda3” 。安装过程中记得勾选添加到环境变量的选项，推荐全选相关配置选项。
      • Pycharm安装：在官网下载社区免费版，下载后打开安装程序，选择安装路径（建议非C盘） ，安装选项中勾选创建桌面快捷方式、更新PATH变量等，然后点击安装。
    • 安装环境

      • 安装cuda及cudnn：安装pytorch前需安装cuda。通过“nvidia - smi”命令查看显卡支持的CUDA最高版本，若版本不足需更新显卡驱动。在NVIDIA Developer官网或提供的网盘链接下载匹配版本的cuda，安装时建议选默认路径，安装过程中选择自定义安装并全选组件。安装完成后用“nvcc - V”命令检查是否安装成功。之后，进入cudnn官网，下载与cuda版本匹配的cudnn Windows版本压缩包，解压后将里面的三个文件夹内容复制到cuda的安装目录下进行覆盖替换。

      • 创建虚拟环境：打开Anaconda Prompt，修改pip源和conda源为中科大源以加速下载。然后创建名为yolov8、python版本为3.9的虚拟环境（若使用教程指定的pytorch源及版本，python版本需为3.9），命令为“conda create -n yolov8 python = 3.9” ，创建完成后用“conda activate yolov8”命令进入该环境。

      • 安装GPU版本（有NVIDIA显卡）：在yolov8环境中，使用命令“pip install torch2.0.0+cu118 torchvision0.15.1+cu118 --extra - index - url https://download.pytorch.org/whl/cu118”安装pytorch的GPU版本。若下载失败，可从夸克网盘下载对应版本的torch文件，通过“pip install”安装本地文件的方式安装。安装完成后，使用“pip install ultralytics”命令安装ultralytics库，若安装报错，可使用“pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”命令安装。

      • 在这里插入图片描述

      • 安装CPU版本（无NVIDIA显卡）：在yolov8环境中，使用命令“pip install torch2.0.0 torchvision0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index - url https://download.pytorch.org/whl/cpu”安装pytorch的CPU版本。安装完成后，同样使用“pip install ultralytics”命令安装ultralytics库，报错处理方式与GPU版本安装时相同。

  2. 下载yolov8源码：可从GitHub仓库“https://github.com/ultralytics/ultralytics/”下载yolov8源码，也可从夸克网盘下载。在这里插入图片描述

  3. 验证环境：将下载的预训练权重文件复制到ultralytics根目录（如ultralytics - 8.2.0目录）下，从网上找一张图片（如猫猫图片），命名为cat.jpg并放入相同目录。在yolov8环境下，通过命令行运行“yolo predict model=yolov8n.pt source=‘cat.jpg’” ，或者在Pycharm中新建yolov8_predict.py文件，添加如下代码运行验证：

from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的 YOLOv8n 模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 定义图像文件的路径
source = 'cat.jpg' 
# 运行推理，并附加参数
model.predict(source, save=True)

运行后若出现类似 “image 1/1… 1 cat, …ms” 且结果保存路径正确的信息，即表明环境正常。若报错，根据报错信息进行相应处理，如 “ModuleNotFoundError: No module named ‘hub_sdk‘” 错误，执行 “pip install hub_sdk” ；“ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块” 错误，执行 “pip install pillow8.4.0” ；numpy相关错误，执行 “pip install numpy1.26.3” 等。

最终运行结果

在这里插入图片描述

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