ubuntu18.04使用跑yolov8
时间: 2025-04-04 21:00:58 浏览: 28
### 安装和运行 YOLOv8 框架
YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个最新版本的目标检测框架,其安装过程相对简单,但仍需一些必要的准备工作。以下是关于如何在 Ubuntu 18.04 上安装和运行 YOLOv8 的详细说明。
#### 环境准备
为了成功部署 YOLOv8,在开始之前需要确认以下几点:
- **操作系统**: 已经安装好 Ubuntu 18.04。
- **硬件需求**: 建议使用 NVIDIA GPU 来加速模型训练和推理[^3]。
- **软件依赖**:
- Python (推荐版本 >= 3.8)
- pip 和其他开发工具链(如 GCC)
#### 步骤一:更新系统并安装必要工具
确保系统的包管理器是最新的,并安装一些常用的开发工具:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential cmake git wget unzip python3-pip -y
```
上述命令会安装 `build-essential`、`cmake`、`git` 等基础工具以及 Python 的 pip 包管理器[^2]。
#### 步骤二:安装 Anaconda 或 Miniconda
虽然可以直接使用系统自带的 Python,但建议通过 Conda 创建独立的虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系。可以按照以下步骤安装 Miniconda:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
```
完成后可以通过以下命令验证安装是否成功:
```bash
conda --version
```
如果显示版本号,则表示安装成功。
#### 步骤三:创建并激活 Conda 虚拟环境
创建一个新的 Conda 环境,并指定所需的 Python 版本(Python>=3.8):
```bash
conda create -n yolov8_env python=3.9
conda activate yolov8_env
```
#### 步骤四:安装 PyTorch 及 CUDA 支持
根据你的 GPU 驱动版本选择合适的 PyTorch 和 CUDA 组合。例如,假设你已经安装了 CUDA 11.7,那么可以通过以下命令安装 PyTorch:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
如果没有 GPU 或者不想使用 GPU 加速,可以选择 CPU-only 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
更多选项可以在官方页面找到:[PyTorch Installation](https://pytorch.org/get-started/locally/) [^3]。
#### 步骤五:克隆 YOLOv8 仓库并安装依赖
从 GitHub 克隆 YOLOv8 的代码库,并进入该目录:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
```
接着安装所需的所有 Python 库:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步会自动安装诸如 NumPy、Pillow、Matplotlib 等常用库[^4]。
#### 步骤六:验证安装
完成以上所有步骤后,可以通过简单的脚本来测试 YOLOv8 是否正常工作。例如,尝试加载预训练权重并对图片进行目标检测:
```python
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt') # load an official model
# Use the model for inference
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
```
保存这段代码到文件中并通过 Python 执行它。如果一切顺利,你应该能看到一张带有标注框的结果图[^1]。
---
### 注意事项
- 如果计划使用 GPU 进行训练或推断,请务必先检查显卡驱动程序是否已正确安装,并通过 `nvidia-smi` 查看当前状态。
- 对于大规模数据集或者复杂模型架构来说,可能还需要额外调整内存分配策略或其他超参数设置。
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