从环境搭建到推理训练：YOLOv8全攻略

在开始YOLOv8的实践之旅之前，我们需要先进行环境搭建。首先，确保您的计算机已经安装了Python和Anaconda环境。然后，通过Anaconda创建新环境，以便隔离不同项目的依赖关系。在Anaconda Prompt中输入以下命令来创建名为“yolov8”的新环境，并指定Python版本为3.8：

conda create -n yolov8 python=3.8

接下来，激活新创建的环境：

conda activate yolov8

接下来，我们需要安装YOLOv8所需的依赖库。运行requirements.txt文件可以自动安装所有必需的库，包括PyTorch等。首先，进入YOLOv8项目文件夹，然后运行以下命令：

cd path/to/yolov8/project

接下来，运行以下命令以安装依赖：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，我们可以开始下载YOLOv8的源代码。访问YOLOv8的GitHub仓库并下载最新版本的代码：
https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
在下载源代码之后，您需要将其解压到合适的位置。然后，通过PyCharm或其他集成开发环境打开YOLOv8项目文件。选择File -> Open，然后选择已下载的yolov8文件夹。在打开项目后，您可能需要配置Python解释器以指向您之前安装的库。选择File -> Settings -> Project: -> Python Interpreter，然后选择已创建的Anaconda环境中的Python.exe文件。
数据标注是训练模型前的必要步骤。YOLOv8使用COCO数据集进行训练和验证。您需要先下载COCO数据集，并使用数据标注工具（如LabelImg）对数据集中的图像进行标注。标注完成后，将标注文件保存为COCO格式，以便在训练时使用。
一旦完成了环境搭建和数据标注，我们就可以开始模型训练了。在YOLOv8的训练过程中，我们通常使用PyTorch作为深度学习框架。确保您已经安装了PyTorch 1.11版本（或更高版本），并安装了与您的GPU兼容的CUDA工具包。在Anaconda Prompt中激活YOLOv8环境，然后运行以下命令以安装PyTorch和CUDA：

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3-c pytorch 1

现在我们可以开始训练YOLOv8模型了。在YOLOv8项目中，训练脚本位于yolov8/models/yolov8.py文件中。运行该脚本时，您可以选择不同的配置文件（config文件）以调整模型结构和训练参数。在运行脚本之前，确保您已经正确设置了数据路径和权重路径（如果有预训练权重）。运行以下命令以开始训练：

python yolov8.py --config config/yolov8_darknet.cfg --data data/coco.data --weights weights/yolov8_darknet_best.pt --img 640 --epochs 300 --batch 64 --cache 0 --name yolov8dakernet300

在模型训练过程中，您可以使用tensorboard等工具实时监视训练过程和性能指标。在训练完成后，您可以使用保存的权重进行推理或进一步微调模型以适应特定任务。