Ubuntu下用vscode跑yolov8

<think>嗯，用户想在Ubuntu系统上用VSCode运行YOLOv8模型。首先，我需要回忆一下YOLOv8的安装和配置步骤。记得YOLOv8需要Python环境，可能还需要PyTorch和CUDA支持，特别是如果要用GPU的话。用户提到VSCode，所以可能需要配置开发环境，包括安装必要的扩展。 首先，系统要求方面，Ubuntu 20.04或更高版本应该没问题，因为之前的教程提到过Ubuntu20.04.6的镜像安装[^2]。然后是Python版本，可能3.8或更高，PyTorch的话，需要对应CUDA版本，比如1.8以上。另外，VSCode的安装和配置也是关键步骤，可能需要安装Python扩展和其他工具。 接下来，安装依赖的步骤。可能需要用Anaconda创建虚拟环境，这样避免系统Python的冲突。引用里提到过Anaconda的配置[^2]，所以可以建议用户使用conda创建环境。然后安装PyTorch，根据官方文档选择合适的命令，比如`conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch`。不过具体的CUDA版本需要看用户的显卡驱动情况。 然后，克隆YOLOv8的仓库。用户提供的引用里有克隆指令，比如git clone https://gitee.com/xiaohuxuezhang/ultralytics-v8.1.0.git[^3]，但需要确认这是否是官方源或者兼容的版本。可能建议用户从Ultralytics的官方仓库克隆，或者使用他们提供的链接。这里可能需要检查链接是否正确，以及是否有版本兼容问题。 安装YOLOv8的依赖，通常需要进入项目目录运行`pip install -r requirements.txt`。但用户可能需要先安装ultralytics包，可以用`pip install ultralytics`。此外，可能需要安装其他依赖项，比如opencv-python-headless，numpy等。 配置VSCode方面，用户需要安装Python扩展，设置Python解释器路径到conda环境里的Python。另外，可能需要配置launch.json来运行检测脚本，指定参数，比如模型文件、输入图像等。 测试运行部分，用户需要准备测试脚本，比如一个Python文件，使用YOLOv8的API加载模型并进行预测。可能需要示例代码，比如从YOLOv8的文档中获取。还要注意模型文件的路径是否正确，是否下载了预训练权重。 常见问题的话，CUDA不可用可能是因为PyTorch版本和CUDA驱动不匹配，或者没有安装正确的显卡驱动。这时候需要检查nvidia-smi，确认CUDA版本，然后安装对应的PyTorch版本。依赖冲突可能需要用虚拟环境来解决，或者用pip的--force-reinstall选项。路径错误的话，要确保在VSCode中打开的是项目根目录，或者在launch.json里设置正确的working directory。 另外，用户提供的引用里有关于YOLOv5在Ubuntu下的配置[^1][^2]，可能有些步骤类似，比如安装Anaconda、PyTorch、VSCode，可以参考这些步骤。但YOLOv8可能有些不同，比如仓库地址和安装命令。需要确保用户使用的是正确的仓库和版本。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能遇到的后续问题，比如如何训练自定义数据集、如何导出模型、性能优化，以及与其他工具的集成，比如TensorRT加速或者OpenCV部署。这些都是用户在配置好环境后可能需要的进一步指导。</think>### 在 Ubuntu 系统上使用 VSCode 运行 YOLOv8 的配置步骤 #### 1. 系统要求 - **操作系统**: Ubuntu 20.04/22.04 LTS - **Python**: 3.8 或更高版本 - **GPU支持**: 需安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包（推荐 CUDA 11.3+） - **VSCode**: 最新版本 --- #### 2. 安装依赖 1. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n yolov8_env python=3.8 conda activate yolov8_env ``` 2. **安装 PyTorch** ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 3. **克隆 YOLOv8 仓库** ```bash git clone https://gitee.com/xiaohuxuezhang/ultralytics-v8.1.0.git # 国内镜像加速[^3] cd ultralytics-v8.1.0 ``` 4. **安装依赖库** ```bash pip install -r requirements.txt pip install ultralytics # 核心库 ``` --- #### 3. 配置 VSCode 1. **安装扩展** - **Python 扩展** (Microsoft 官方) - **Pylance**（代码补全） 2. **设置 Python 解释器** - 在 VSCode 中按 `Ctrl+Shift+P`，输入 `Python: Select Interpreter`，选择 `yolov8_env` 环境的路径（如 `~/anaconda3/envs/yolov8_env/bin/python`） 3. **配置调试脚本** 创建 `launch.json` 并添加配置： ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "YOLOv8 Detection", "type": "python", "request": "launch", "program": "detect.py", "args": ["--weights", "yolov8n.pt", "--source", "test.jpg"] } ] } ``` --- #### 4. 测试运行 1. **准备测试脚本** 创建 `demo.py`： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") results = model.predict("test.jpg", save=True) ``` 2. **运行检测** 在 VSCode 终端执行： ```bash python demo.py ``` --- #### 5. 常见问题解决 | 问题 | 解决方案 | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **CUDA 不可用** | 检查 `nvidia-smi`，确保 PyTorch 版本与 CUDA 匹配，重新安装驱动或 PyTorch | | **依赖冲突** | 使用 `pip install --force-reinstall` 覆盖安装 | | **VSCode 路径错误** | 在终端执行 `code .` 从项目根目录打开 VSCode | ---