JETSON AGX ORIN配置yolov8运行环境
时间: 2025-02-06 20:06:51 浏览: 97
### 配置 YOLOv8 在 Jetson AGX Orin 上运行
#### 安装基础软件包
为了确保系统具备必要的开发工具和库,在终端执行如下命令来更新并安装基本的依赖项:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential cmake git libopencv-dev python3-pip -y
```
#### 设置 Python 环境与 Anaconda
推荐使用 Conda 来管理不同项目的虚拟环境,这有助于隔离各个项目之间的依赖关系。具体操作可以参照官方文档[^3]。
#### 安装 CUDA 和 cuDNN
Jetson AGX Orin 默认预装了特定版本的 CUDA (11.4) 和 cuDNN (8.3.2),这些配置决定了后续部署环境中 TensorRT 版本的选择应为 8.x[^2]。如果需要重新安装或确认现有版本号,可以通过以下方式查询:
```bash
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
#### 安装 PyTorch
对于 Jetson 平台而言,NVIDIA 提供了一个专门针对该平台优化过的 PyTorch 构建版。遵循 NVIDIA 文档中的指导完成安装过程。
#### 安装 Ultralytics YOLOv8 库及其依赖项
YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的新一代目标检测模型系列之一。要使此模型能够在 Jetson 设备上正常工作,则需先通过 Git 获取源码仓库,并依据 `requirements.txt` 文件安装所有必需的Python模块。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
```
#### 编译和加载 TensorRT 插件(可选)
为了让 YOLOv8 能够利用 TensorRT 实现更高效的推理性能,可能还需要编译相应的插件支持。这部分内容可以根据实际需求决定是否实施。通常情况下,Ultralytics 已经提供了经过良好调优的默认设置,大多数应用场景下无需额外调整即可获得不错的效率提升效果。
#### 测试安装成果
最后一步是验证整个流程是否成功。可以从 GitHub 项目页面下载预先训练好的权重文件,之后借助提供的脚本来启动一次简单的预测任务作为检验手段。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义模型路径下的最佳权重
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, imgsz=640)
```
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