YOLOv8环境配置命令

【YOLOv8】一小时掌握，从0开始搭建部署YOLOv8系列教程，安装+推理+自定义数据集训练与搭建_哔哩哔哩_bilibili【YOLOv8】一小时掌握，从0开始搭建部署YOLOv8系列教程，安装+推理+自定义数据集训练与搭建共计10条视频，包括：YOLOv8-系列课程简介、YOVOv8-安装、YOLOv8-环境配置等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1qtHeeMEnC/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=27c8ea1c143ecfe9f586177e5e7027cf

很多同学问老师，这些课程能不能把文档写出来，分享到更多的人，那么今天它来了，整理成大纲给到同学们，希望能够帮助到你们，如果觉得写的可以，可以对照上面的视频进行学习

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pip config set global.index-url Simple Index

pip config set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

pip install yolo

pip install ultralytics

pip install ncnn

pip install labelimg：

Channels配置：

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镜像源：

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

手把手教你搭建YOLOV8+CUDA环境，训练自定义数据集，训练推理验证导出
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手把手教你搭建YOLOv8+CUDA环境（小白也能看得懂的！）-CSDN博客文章浏览阅读725次，点赞25次，收藏8次。本文是一份完整的YOLOv8部署与训练指南，主要包含以下内容：1. 硬件准备：确认NVIDIA显卡及其算力要求，安装匹配的CUDA和cuDNN版本；2. 环境配置：创建Python虚拟环境，安装GPU版PyTorch；3. 项目部署：下载YOLOv8源码，配置PyTorch环境，安装依赖库；4. 数据集准备：介绍数据集划分标准，提供公开数据集下载链接；5. 模型训练：详细说明训练、验证、预测和导出等核心功能的使用方法。指南涵盖了从零开始搭建YOLOv8环境的完整流程，特别强调了GPU加速配置和自定义数据集训https://parrot.blog.csdn.net/article/details/150069396

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