如何在Python 3.6环境下运行YOLOv8？适配Jetson系列设备
2026-6-22
在Python 3.8以下版本（如Jetson设备）运行YOLOv8的解决方案
YOLOv8官方仅支持Python 3.8及以上版本，用pip install ultralytics无法在更低版本的Python环境（比如Jetson Nano/Xavier这类微型设备自带的旧Python）中完成安装。下面是经过验证的可行解决办法：
方案1：源码安装指定兼容版本
- 克隆YOLOv8仓库到本地：
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git - 切换到兼容旧Python的早期commit版本（比如
8.0.150，该版本经测试可在Python3.7环境运行，具体可根据自身需求查看仓库commit记录）：git checkout 8.0.150 - 进入仓库目录，执行本地开发模式安装：
pip install -e . - 前置要求：确保Jetson设备已安装对应Python版本的PyTorch和TorchVision，可通过NVIDIA JetPack包获取适配版本。
方案2：手动修改依赖配置适配旧Python
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git - 打开仓库根目录的
setup.py，将python_requires=">=3.8"修改为你设备的Python版本上限，比如python_requires=">=3.7" - 检查
requirements.txt中的依赖项，将要求Python3.8+的包替换为兼容旧版本的版本号，例如把typing-extensions>=4.7.0改为typing-extensions>=4.1.0,<4.6.0 - 执行本地安装：
pip install -e .
注意事项
- 旧Python版本可能无法支持YOLOv8的最新功能（如新型模型、推理加速特性），优先保证基础的检测、训练功能正常运行
- Jetson设备需提前配置好CUDA环境，确保PyTorch、TorchVision版本与JetPack版本匹配，避免出现底层兼容性问题
内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothee W
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