Anaconda+CUDA_cuDNN的安装这里就不详细介绍了，按照网上的教程基本可用，但是我的难题主要集中在Pycharm新建conda虚拟环境和Yolov8的工程验证上，所以本文记录自己解决问题的过程。
一，Ultralytics官网下载Yolov8源码，解压后放置在自定义目录下
官网下载链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics
二，PyCharm新建Conda环境和Yolov8工程项目
打开PyCharm点击New Project, 选择Yolov8工程代码目录和新建的Conda环境目录，选择Conda executable, 注意：这个Conda executable的选择需要根据自己的Anaconda版本选择，我试过了其他都不行，只有选择Conda.exe可用。
但是出现了网址链接失败的问题：CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url，应该是国外的网站速度不行，于是开始换源。
解决方案：
方法1，Anaconda Powershell Prompt命令行敲击指令：
conda config --remove channels defaults
（添加镜像源，注意是http，而非https，因为https有时候会出现连接错误的问题，改成http后不会再出现此类问题。）
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
（在设置中显示以上镜像源）
conda config --set show_channel_urls yes
（关掉验证，对于http来说，走的是明文传输，不加密的，就不需要验证，其中信息的加密方式为SSL）
conda config --set ssl_verify false
最后在命令行敲击：conda info, 查看源。
方法2，修改.condarc配置文件
一般.condarc文件在C:\Users\lenovo目录下，如果.condarc文件找不到的话，可以设置隐藏项目可见，如果还是找不到，是因为没有在cmd命令中输入 conda config命令，只有第一次输入该命令之后，系统才会自动创建.condarc文件。将源修改为如下的链接。
解决这个源的问题最后还需要命令行执行：conda update --all，详细的解决方案可以参考另一位博主的文章：解决方法集合CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco_condahttperror: http 000 connection failed for url_参宿7的博客-CSDN博客
新建成功后可以看到源码了
三，Anaconda的虚拟环境ultralytics-main_20230910激活与依赖安装
3.1 激活ultralytics-main_20230910环境
3.2 按照YOLOV8工程中的requirements.txt文本安装dependencies.
命令行执行：pip install -r requirements.txt
报错：
换源试一试：pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple/
各种依赖安装成功了！！！
3.3 Install Ultralytics
由于我打算使用CUDA+cuDNN的GPU加速，使用Pytorch框架，按照Ultralytics官网安装指导，应该运行：
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
结果命令行就一直卡在这个界面十几分钟，没法找到源.........
好吧，我只能分别安装Pytorch-CUDA了：
进入Pytorch官网，选择自己的配置，输入命令行。
torch安装成功！！！
再输入命令行安装Ultralytics：conda install -c conda-forge ultralytics
Ultralytics安装成功！！！
四，Yolov8n.pt权重文件下载和Yolov8 detect验证
4.1 Yolov8n.pt权重文件下载
手动下载链接：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt
Note: 最新版的Ultralytics-main工程detect验证源码位于ultralytics-main_20230910\ultralytics\models\yolo\detect，而不是ultralytics-main_20230910\ultralytics\yolo\v8目录下。
下载的Yolov8n.pt权重文件拷到：
E:\PyCharm_Projects\Yolov8_Project\ultralytics-main_20230910\ultralytics\models\yolo\detect
4.2 Yolov8 Object detect验证
使用PyCharm打开ultralytics-main_20230910工程，运行predict.py, 几秒后显示：
Process finished with exit code 0, 表明程序已经运行完毕，验证代码跑通了，但是验证后的图片不知道在哪里看。
最后在PyCharm上面运行predict.py始终不知道检测成功与否，所以决定在Anaconda Powershell Prompt终端运行predict.py.
指令：yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=E:/PyCharm_Projects/Yolov8_Project/ultralytics-main_20230910/ultralytics/assets/bus.jpg imgsz=640 show=True save=True
最后检测结果也保存下来了，终于验证成功了！！！
版权归原作者 weixin_41686431 所有， 如有侵权，请联系我们删除。