yolov8環境配置：從安裝到卸載，從入門到放棄。

先講安裝再到刪除。

前置環境安裝：Conda

• 這里我選用MiniConda

• 使用清華的鏡像安裝：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

• 直接安裝到C盤（免得后續麻煩），在安裝中有選項時要勾上

• 建議安裝py3.9以上的版本，因為在之前試驗中安裝py3.8版本，其中使用jupyter時就不支持（25年9月5日）

• 要明確指定版本，否則可能會因為版本過高而安裝不上或過低導致不匹配。例如：conda下載的是py3.8，但是環境里下py3.10就會報錯。

• 打開Anaconda prompt

conda環境創建與刪除

• 環境創建命令：conda create -n yolov8 python=3.10 。就是conda create -n 環境名 py版本

• 環境查找命令：conda env list

• 環境刪除命令：conda env remove -n yolov8
  

• 查看py版本：python --version

• 配置好環境后，激活環境：conda activate yolov8每次都得進入環境后執行代碼

• 配置pypi，這里使用清華鏡像：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

pytorch安裝

• 這里直接使用官網進行下載：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
• 不一定需要下載最新的版本，下載先前版本即可。
• 有獨立顯卡的可以在conda終端里輸入nvidia-smi查看所支持CUDA最高的版本是多少，然后可以選擇此版本或低一版本下載。
• 是集顯等的無需CUDA，可以使用CPU的版本。我這里用的就是集顯，所以選擇CPU的。至于后續訓練可以租借GPU服務器來進行訓練。
  
  

Ultralytics（yolov8）安裝

• 在github上下載包：https://github.com/ultralytics/ultralyticsltr

• 然后解壓到桌面，使用Vscode打開，并在Anaconda prompt中cd入Ultralytics-main的文件夾下

• 使用pip install -e .通過源碼安裝

• 使用pip list驗證是否安裝完成
  

• 加載模型：yolo predict model=yolov8n.pt
  
  
  出現yolov8n.pt即加載成功。

測試

• 直接使用cmd運行測試代碼會出現報錯：
  
• 使用cmd時需要先對conda進行初始化：conda init cmd.exe
• 然后進入yolov8環境下：conda activate yolov8
• 運行測試文件：

import numpy as np
import torch
from ultralytics import YOLOprint(f"NumPy version: {np.__version__}")
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")# 測試 YOLO 功能
try:model = YOLO('yolov8n.pt',task="detect")results = model(source="./ultralytics/assets/bus.jpg")print(f"Success! Detected {len(results[0].boxes)} objects")
except Exception as e:print(f"Error: {e}")

到此安裝完成！

conda的刪除

• 按照下載時的路徑進入，有個卸載的可執行文件
  
  不卸載了，那天要重新配環境，卸載了再更吧。