yolov11 python linux部署
时间: 2025-05-09 19:22:12 浏览: 28
### 部署 YOLOv11 模型到 Linux 的教程
要在 Linux 环境下使用 Python 部署 YOLOv11 模型,可以按照以下方法操作:
#### 一、环境准备
为了成功运行 YOLOv11 模型,需要先配置好开发环境。以下是所需工具链及其版本建议。
- **操作系统**: Ubuntu 18.04 是推荐的操作系统之一[^1]。
- **CUDA 和 cuDNN**: 如果计划利用 GPU 加速推理过程,则需安装 CUDA 11.4 及其配套的 cuDNN 库。
确保已正确设置 NVIDIA 驱动程序以及相关依赖项。可以通过 `nvidia-smi` 命令验证驱动是否正常工作。
对于硬件资源有限的情况(例如 Raspberry Pi),也可以考虑仅基于 CPU 运行模型[^2]。
#### 二、安装必要的库
YOLOv11 的部署通常涉及多个第三方库的支持。下面列出了几个重要的软件包及其用途:
```bash
pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy scikit-image tqdm
```
这些库分别用于深度学习框架支持 (PyTorch)[^3], 图像处理功能 OpenCV, 数组运算 NumPy 等方面提供帮助。
#### 三、加载预训练权重文件并定义网络结构
假设已经获取到了官方发布的 Darknet 版本 YOLO 权重文件 (.weights),那么下一步就是将其转换成 PyTorch 能够识别的形式。
这里给出一段简单的代码片段展示如何完成这一任务:
```python
from collections import OrderedDict
import torch.nn as nn
def load_darknet_weights(self, weights_path):
"""Parses and loads the pretrained darknet weights into this model."""
# 打开权值文件读取数据流...
fp = open(weights_path, 'rb')
header = np.fromfile(fp, dtype=np.int32, count=5) # First five are header values
seen = header[3] # number of images used to train the network
weights = np.fromfile(fp, dtype=np.float32) # The rest are weights
ptr = 0 # Pointer index for loading weight array elements.
...
```
上述函数实现了从原始 .weights 文件解析参数的功能,并映射至对应的卷积层或全连接层上。
#### 四、执行预测流程
最后一步便是编写实际调用检测逻辑的应用程序入口点。这可能包括但不限于图像输入预处理、前向传播计算输出边界框坐标类别概率等内容。
示例脚本如下所示:
```python
if __name__ == '__main__':
device = select_device('') # Choose between cpu/gpu devices.
model.eval() # Set model to evaluation mode before inference.
imgsz = check_img_size(640, s=model.stride.max()) # Check image size compatibility against stride requirements.
dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32
pred = model(img, augment=False)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes=None, agnostic=False)
visualize_results(det, im0s)
```
此部分涵盖了设备选择、图片尺寸调整、批量标准化处理等方面的知识要点。
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