手把手教你YOLOv8 Mac
时间: 2025-01-13 14:55:47 AIGC 浏览: 158
### YOLOv8 安装和使用教程 for Mac
#### 1. 环境准备
对于在 Mac 上安装和配置 YOLOv8 的环境,建议先确认操作系统版本和支持情况。通常情况下,最新版 macOS 及其后续版本均能较好支持 Python 和相关依赖库。
确保已安装 Xcode 命令行工具:
```bash
xcode-select --install
```
更新 Homebrew 并通过它来管理软件包:
```bash
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew update && brew upgrade
```
设置 Anaconda 或 Miniconda 作为虚拟环境管理者之一,这有助于隔离不同项目间的依赖关系冲突[^2]。
#### 2. 创建并激活 Conda 虚拟环境
创建一个新的 conda 环境用于运行 YOLOv8:
```bash
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
```
#### 3. 安装必要的 Python 库
进入新建立的环境中后,可以利用 pip 工具快速获取所需的基础组件和其他第三方扩展模块:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install ultralytics
```
注意:如果遇到 PyTorch 下载失败的情况,在 M1/M2 设备上推荐尝试指定特定版本号或者查阅官方文档中的 ARM 架构指南[^1]。
#### 4. 验证安装成功与否
完成上述操作之后,可以通过导入 `ultralytics` 包来进行简单的测试验证是否一切正常工作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型
results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
print(results)
```
以上代码片段展示了如何加载一个轻量级网络结构('yolov8n'),并对一张图片执行预测任务。当程序能够正确输出检测结果,则说明整个流程搭建完毕。
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