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基于YOLOv8的智能物体检测系统：毕设实战全流程，从搭建到上线，一路陪你跑通

第一步：环境搭建，别让基础坑了你后劲

环境这块儿，很多人一头栽进去就出不来。你截图里pip和git命令是起点，但实际操作得防着Python版本、GPU兼容这些雷。咱们用Anaconda稳扎稳打，我试过无数次，这套路最靠谱。

先下载Anaconda（官网直搜，选最新稳定版），装好后开终端创建环境：

conda create -n yolo_project python=3.8 conda activate yolo_project

为什么3.8？YOLOv8对它最友好，不会莫名其妙报依赖错。激活环境后，检查pip：pip --version，干净如新。

接下来，PyTorch是心脏。你有NVIDIA显卡吗？有就上CUDA版，提升训练速度10倍不止。去pytorch.org，复制命令（我常用CUDA 11.8）：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

没GPU？直接conda install pytorch torchvis