python3.8.20版本跑yolov5
时间: 2025-07-06 13:58:59 浏览: 3
### 安装和配置环境
为了在Python 3.8.20环境中顺利安装并运行YOLOv5,需确保所有依赖项正确无误地被设置。这包括但不限于Python本身的安装、必要的库以及特定于硬件加速的支持组件。
#### 下载并解压Python源码
对于指定版本的Python(此处为3.8系列),可以采用wget工具从官方服务器获取压缩包文件,并利用tar命令完成解压操作[^1]:
```bash
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.20/Python-3.8.20.tar.xz
tar xvf Python-3.8.20.tar.xz
cd Python-3.8.20/
```
#### 创建虚拟环境与激活
建议创建独立的虚拟环境来管理项目所需的软件包,防止与其他项目的冲突。这里展示基于venv模块的方式建立新环境,并切换至该环境下工作:
```bash
python3.8 -m venv yolo_env
source yolo_env/bin/activate
```
#### 更新pip及安装基础依赖
进入虚拟环境后,先升级pip到最新版以获得更好的兼容性和安全性支持;接着按照需求安装基本开发套件和其他辅助工具:
```bash
(yolo_env) pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 解决Tkinter图形界面库缺失问题
如果遇到缺少Tkinter的情况,则可通过APT包管理系统快速修复此问题,注意保持Python大版本号一致即可[^2]:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install python3.8-tk
```
#### Anaconda路径确认
当使用Anaconda作为主要发行版时,务必核实所选解释器的实际位置是否指向预期的目标。通常情况下,可以通过`which`命令查找当前活动shell下的默认Python二进制文件所在之处[^3]:
```bash
which python
```
### YOLOv5的具体部署流程
考虑到目标检测框架可能涉及到GPU计算资源,在准备阶段还需特别关注CUDA驱动程序及其关联APIs的状态。针对Ubuntu平台下RTX显卡用户反馈的一类典型错误——“非法指令”,推荐采取以下措施予以规避[^4]:
##### 清理旧有PyTorch实例
移除先前不匹配或潜在有问题的PyTorch分发包,以免干扰后续的新建过程:
```bash
conda remove pytorch torchvision torchaudio cpuonly -y
```
##### 获取适配版本的PyTorch轮子(wheel)
访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)依据个人情况挑选合适的预编译二进制文件下载链接,特别是要核对好CUDA标签部分。例如,对于具备CUDA 11.3能力的设备而言,执行如下语句加载远程仓库中的资产:
```bash
pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
##### 克隆YOLOv5存储库并测试模型推理功能
最后一步是从GitHub拉取最新的YOLOv5开源实现代码,随后尝试调用内置脚本验证整个链条能否正常运作:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg
```
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