yolov8 ubuntu配置
时间: 2025-01-12 15:45:24 浏览: 113
### 如何在Ubuntu操作系统上安装和配置YOLOv8
#### 下载并准备YOLOv8工程文件
为了能够在Ubuntu上顺利运行YOLOv8,首先需要获取该模型的相关资源。这通常意味着要克隆官方仓库到本地环境中。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
```
#### 创建Python虚拟环境
创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离项目依赖项,防止与其他项目的库发生冲突。可以使用`venv`模块来完成这项工作:
```bash
python3 -m venv yolov8-env
source yolov8-env/bin/activate
```
一旦激活了这个新创建的虚拟环境之后,就可以继续下一步骤[^3]。
#### 安装必要的Python包
进入刚刚克隆下来的目录内,并通过pip工具安装所需的Python软件包。这些包可能包括但不限于PyTorch、OpenCV以及其他支持图像处理和机器学习任务所必需的组件。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令会读取requirements.txt文件中的列表并将它们一一安装到位。
#### 配置CUDA与cuDNN(可选)
对于希望利用GPU加速训练过程的情况来说,则还需要额外设置好NVIDIA CUDA Toolkit以及相应的cuDNN版本。确保已正确设置了PATH变量以便能够访问nvcc编译器和其他相关工具;同时也应该确认LD_LIBRARY_PATH包含了正确的路径指向于libcuda.so等动态链接库位置。这部分的具体指导可以根据特定硬件情况参照其他资料进行调整[^2]。
#### 开始训练或推理
当所有的前期准备工作都完成后,便可以直接调用内置脚本来启动训练流程或是执行预测操作了。例如,在终端里输入如下指令即能开始一次简单的对象检测实验:
```bash
python detect.py --weights yolov8s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/
```
这条语句将会加载预训练权重文件(`yolov8s.pt`)并对指定图片集(`data/images/`)里的每一张照片实施目标识别分析。
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