如果已经安装过anaconda3或miniconda3，可跳过此步骤
首先访问镜像站点：mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，选择所需版本进行下载。推荐使用Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe，当然你也可以选择更新的版本。下载完成后双击运行安装程序（安装过程稍慢，请耐心等待）。点击Next进入下一步，选择“Just Me”选项，后续提示界面若无特殊说明，直接点击Next或I agree即可，其余均采用默认设置。
安装路径建议不要使用C盘，以避免占用系统盘空间并防止权限问题。推荐选择非系统盘的全英文路径，避免使用中文或空格。
务必勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项，确保将Anaconda添加到系统环境变量中。若未勾选，后续需手动配置。
安装完成后，打开“开始菜单 → Anaconda3 → Anaconda Prompt”，在命令行输入python，查看是否正常显示Python版本信息。
创建虚拟环境
使用Anaconda Prompt创建独立虚拟环境（yolov8为环境名称，可自定义；python=3.10指定Python版本，可根据需要调整，常用版本如3.8、3.9、3.10均可）
conda create -n yolov8 python=3.10
按回车后，系统提示是否继续，输入y并回车确认两次。
系统易学易懂，用户只需会上网、不需学习编程及任何语言，只要使用该系统平台，只要会打字，即可在线直接完成建站所有工作。本程序适合不懂php环境配置的新手用来在本机调试智能SiteSEO网站优化软件，安装过程极其简单。您的网站地址：http://localhost您的网站后台：登录地址： http://localhost/admin.php密 码： admin服务器套件所包含的软件：nginx-0.7
为提升后续包下载速度，建议配置国内镜像源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
【CPU版本安装方式】
若电脑无NVIDIA显卡，可直接使用以下命令安装YOLOv8：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ultralytics
该命令会自动安装YOLOv8所需的所有依赖，包括PyTorch和OpenCV。若有NVIDIA显卡，请参考GPU版本安装方法，跳过此步骤。
【GPU版本安装方式】
首先安装支持CUDA的PyTorch版本（注意：PyTorch自带CUDA组件，无需单独安装CUDA Toolkit）
pip install torch==2.3.0+cu118 torchvision==0.18.0+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
若下载速度较慢，可尝试阿里云镜像：
pip install torch==2.3.0+cu118 torchvision==0.18.0+cu118 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118
安装完成后，再安装YOLOv8主库：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ultralytics
此时安装的是GPU加速版本的YOLOv8。区别在于PyTorch能否调用CUDA进行计算加速，CUDA为NVIDIA推出的并行计算平台，因此仅支持NVIDIA显卡。AMD显卡不支持CUDA，部分型号虽支持GPU加速，但使用的是ROCm等技术，并非CUDA。
至此，YOLOv8环境已配置完成。如需进行图形界面开发，可额外安装PyQt5工具包：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyqt5-tools
该命令将自动安装PyQt5及相关依赖，可用于界面设计与开发。注意：PyQt5最高仅支持至Python 3.11，Python 3.12及以上版本不兼容，建议在创建虚拟环境时避免使用Python 3.12或3.13，以防影响PyQt5项目的运行。
