Ultralytics YOLOv8 是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。

Python SDK Download
Ultralytics YOLOv8 GitHub
PyTorch GitHub
NVIDIA CUDA toolkit Download
NVIDIA cuDNN Download
Anaconda Download

除了拉取代码不需要验证，其他都需要自己check下到底是不是真安装成功了

一、确定版本

CUDA toolkit、cuDNN版本

查看显卡的CUDA支持的最高版本，我的是12.2.79，后面安装的CUDA toolkit和cuDNN大版本不能超过它

进PyTorch官网，查看支持的CUDA最高版本，即：我的电脑torch是最高支持11.8的CUDA

由以上两点，得出安装的CUDA、cuDNN不能超11.8，那我后面这俩安装<=11.8

Python、PyTorch版本

torch、python各版本兼容表

torch	torchvision	Python
main / nightly	main / nightly	>=3.8, <=3.11
2.0	0.15	>=3.8, <=3.11
1.13	0.14	>=3.7.2, <=3.10
1.12	0.13	>=3.7, <=3.10
1.11	0.12	>=3.7, <=3.10
1.10	0.11	>=3.6, <=3.9
1.9	0.10	>=3.6, <=3.9
1.8	0.9	>=3.6, <=3.9
1.7	0.8	>=3.6, <=3.9
1.6	0.7	>=3.6, <=3.8
1.5	0.6	>=3.5, <=3.8
1.4	0.5	==2.7, >=3.5, <=3.8
1.3	0.4.2 / 0.4.3	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.2	0.4.1	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.1	0.3	==2.7, >=3.5, <=3.7
<=1.0	0.2	==2.7, >=3.5, <=3.7

上面有CUDA、cuDNN版本<=11.8

再在进PyTorch官网，预览一下DUDA<=11.8的有哪些

考虑到后面可能会用到其他组件，相互兼容的不是特别及时，所以我选了11.6的CUDA，看到PyTorch有1.13.0支持CUDA11.6的，那么在上面 torch、python各版本兼容情况表 里可以得出：我的电脑CUDA、duDNN、PyTorch它们三个，和Python互相兼容的py版本范围是3.7.2 ~ 3.10
所以，py版本不宜过高，基本都是向下兼容，YOLO5的默认SDK版本是3.7，YOLO8的默认SDK版本是3.8最终版本选择

名	版本号
Python	3.8.0
CUDA toolkit	11.6.0
cuDNN	11.x
PyTorch	1.13.0
TorchAudio	0.13.0
TorchVision	0.14.0

二、安装Python

下载

已经有Python的需要卸载干净，去官网找自己对应版本的安装包(要卸载哪个就找哪个版本的exe安装包)，比如找3.8.0的，下载运行点击Uninstall进行卸载

电脑无Python残留，或没有安装过Python，进官网版本列表下载自己要的版本，一路确认即可，尽量是不要安在有中文的路径下，后面的安装也是

环境变量

将Python安装目录和里面的Scripts文件夹路径放在Path里

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts

验证安装

win+r后键入cmd确认，出现版本号

python -V
或者
python --version

三、安装Anaconda

一个易于安装的包管理器、环境管理器和 Python 发行版，包含 1,500 多个开源包，并提供 免费社区支持。Anaconda与平台无关，因此无论在Windows、macOS还是Linux上都可以使用它，与它类似的有pip。

安装

进Anaconda官网，点下载，无脑下一步即可

环境变量

将以下四个路径添加进Path

验证安装

conda -V

创建conda虚拟环境

后面的操作都是基于这个虚拟环境，最好是用管理员打开终端

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate
第一次激活环境，可能有这个错误，根据提示使用conda init，重启cmd。或者使用source activate env_name使环境可用。

# 创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8.0
# 激活虚拟环境(切换至这个环境)
conda activate yolov8
# 查看已创建的虚拟环境
conda info -e

常用命令

# 查看版本
conda --version # 或者 conda -V
# 更新conda
conda update conda
# 更新Anaconda
conda update Anaconda
# 查看环境配置
conda config --show
# 查看安装了哪些包
conda list
# 查看Anaconda仓库有没有这个想要的包
conda search package_name
# 新增镜像channel
conda config --add channels mirrors_url
# 移除镜像channel
conda config --add channels mirrors_url
# 查看配了哪些镜像channel
conda config --show channels
# 设置清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# 设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 创建虚拟环境
conda create -n env_name python=3.8
# 查看虚拟环境
conda env list #或conda info -e 或conda info --envs
# 激活虚拟环境
conda activate env_name
# 退出当前虚拟环境
conda deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all
# 安装包(在当前虚拟环境)
conda install package_name=package_version
# 更新包(在当前虚拟环境)
conda update package_name
# 删除包(在当前虚拟环境)
conda remove --name env_name  package_name
# 卸载包
conda uninstall package_name
# 增量卸载包(如果有虚拟环境在用，会跳过这个小包，就是不全卸载)
conda uninstall package_name --force
# 删除没有在用的包
conda clean -p
# 清理缓存
conda clean -y -all
# 变更Python版本
conda install python=3.5 #升级到最新版conda update python
# 查看配置文件地址 (默认`C:\Users\用户名\.condarc`)
conda info #user config file那行
# conda初始化
conda init

四、安装CUDA toolkit

下载

官网下载，跳转翻阅之前版本，找到CUDA-11.6.0下载

安装，注意下面两步，其他默认

环境变量

默认安装在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
Path加入下面这5个路径（安装默认配了bin和libnvvp）。

验证安装