Ultralytics安装成功但执行yolo predict报错：nthreads超NUMEXPR_MAX_THREADS

通过Anaconda Prompt结合pip完成Ultralytics安装，为启用GPU支持，已执行命令pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118安装适配cu118的PyTorch。但运行测试命令yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25时，除少量版本警告外，出现如下错误：

Ultralytics YOLOv8.0.196 Python-3.11.5 torch-2.4.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12288MiB)
Error. nthreads cannot be larger than environment variable "NUMEXPR_MAX_THREADS" (8)YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3151904 parameters, 0 gradients, 8.7 GFLOPs

无任何结果输出，尝试修改NUMEXPR_MAX_THREADS默认值未成功，且找不到较多nthreads相关信息。

• 临时设置环境变量（单次会话生效）
  在Anaconda Prompt中先执行以下命令，再运行YOLO预测命令：

  set NUMEXPR_MAX_THREADS=16  # 数值可设为大于8，建议匹配你的CPU核心数
  

• 永久设置环境变量（Windows系统）

  1. 右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」
  2. 点击「环境变量」，在「系统变量」区域点击「新建」
  3. 变量名填NUMEXPR_MAX_THREADS，变量值填合适数值（比如16，不超过CPU物理核心数即可）
  4. 保存后重启Anaconda Prompt，再执行预测命令

• Python脚本内直接设置
  如果是通过Python代码调用YOLOv8，在代码开头添加环境变量设置：

  import os
  os.environ['NUMEXPR_MAX_THREADS'] = '16'
  from ultralytics import YOLO
  
  model = YOLO('yolov8n.pt')
  results = model.predict(imgsz=640, conf=0.25)
  

• 降级Ultralytics版本
  部分新版本YOLOv8与numexpr线程适配存在问题，可尝试降级到稳定版本：

  pip install ultralytics==8.0.150
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Diego Cruz Jarquin