YOLOv8 在 Intel Mac 上的 Anaconda 一键安装教程

YOLOv8 在 Intel Mac 上的 Anaconda 一键安装教程

本文适用于 Intel 芯片 Mac，通过 Anaconda 快速搭建 YOLOv8 环境，支持 CPU 推理与 Notebook 可视化。
全程一键安装，适合小白和入门用户。

📑 目录

• 环境准备

• 一键安装脚本

• 运行 YOLOv8

• 启动 Notebook 可视化

• 常见问题与解决方案

• 总结

环境准备

• 操作系统：macOS (Intel 芯片)

• 依赖工具：Anaconda

• 硬件要求：CPU 推理即可（Mac Intel 无 CUDA 支持）

先确认你的系统里已经安装了 Anaconda，如果没有，请到官网下载并安装：
👉 Anaconda 下载地址

一键安装脚本

将以下内容保存为 install_yolov8.sh：

#!/bin/bash
# YOLOv8 Intel Mac 一键安装脚本 (Anaconda 版)
# 作者: Emilie 的专属脚本

# -----------------------
# 1. 激活 Anaconda
# -----------------------
if [ -f ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh ]; then
    source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
else
    echo "❌ 未找到 Anaconda，请先安装 Anaconda"
    exit 1
fi

# -----------------------
# 2. 创建 yolov8 环境
# -----------------------
conda create -n yolov8 python=3.9 -y
conda activate yolov8

# -----------------------
# 3. 安装 PyTorch CPU 版本
# -----------------------
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -y

# -----------------------
# 4. 安装 YOLOv8
# -----------------------
pip install ultralytics

# -----------------------
# 5. 安装可视化工具
# -----------------------
conda install -c conda-forge opencv -y
pip install matplotlib jupyter supervision

# -----------------------
# 6. 完成提示
# -----------------------
echo "✅ YOLOv8 环境安装完成！"
echo "你现在可以运行："
echo "  conda activate yolov8"
echo "  yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'"
echo "结果会保存在 runs/predict/ 文件夹里"
echo ""
echo "如果要在 Notebook 里可视化："
echo "  conda activate yolov8"
echo "  jupyter notebook"

运行 YOLOv8

安装完成后，进入环境运行：

conda activate yolov8
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

结果会保存在：

runs/predict/

启动 Notebook 可视化

如果你更喜欢 Jupyter Notebook 可视化，运行：

conda activate yolov8
jupyter notebook

新建一个 Notebook，写入以下示例代码即可：

from ultralytics import YOLO
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 推理
results = model.predict(source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="cpu")

# 可视化
for r in results:
    r.show()  # 直接弹出窗口显示

常见问题与解决方案

1. jupyter: command not found

解决方法：

conda activate yolov8
pip install jupyter

2. conda activate 无法生效

解决方法：

source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

3. OpenCV 安装失败

解决方法：

conda install -c conda-forge opencv -y

4. YOLO 模型文件不存在

解决方法：

mkdir -p models
curl -L -o models/yolov8n.pt https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt

5. torch 与 torchvision 版本不匹配

解决方法：

pip uninstall -y torchvision
pip install torchvision==0.15.2

🎯 总结

通过本文的 一键安装脚本 + 常见问题解决方案，你可以在 Intel Mac 上快速搭建 YOLOv8 环境，支持：

• ✅ 终端推理

• ✅ Notebook 可视化

• ✅ 自定义训练与测试