yolov8 LINUX
时间: 2025-01-18 20:55:06 浏览: 49
### 安装和使用YOLOv8
#### Docker部署YOLOv8 (CPU版)
为了在Linux环境中高效地安装和使用YOLOv8,推荐采用Docker方式来简化环境配置过程。以下是具体操作方法:
#### 一、安装Docker
确保系统已安装最新版本的Docker引擎。如果尚未安装,则需按照官方文档指导完成安装流程。
#### 二、下载预构建好的YOLOv8镜像
通过执行如下命令获取适用于CPU架构的YOLOv8 Docker镜像:
```bash
docker pull ultralytics/yolov8-cpu
```
#### 三、创建并启动容器
利用拉取到的镜像创建一个新的容器实例,并将其命名为`yolo-container`以便后续管理:
```bash
docker run -dit --name yolo-container ultralytics/yolov8-cpu
```
#### 四、进入容器内部工作空间
连接至刚创建的容器内进行下一步设置:
```bash
docker exec -it yolo-container /bin/bash
```
#### 五、准备Conda虚拟环境
虽然Docker镜像通常已经包含了所需的依赖项,但在某些情况下可能仍需调整Python环境。此时可以考虑使用Miniconda来进行更灵活的包管理和隔离开发环境[^2]。
#### 六、加载Ultralytics库与模型文件
确认已在容器中成功克隆了[Ultralytics GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/ultralytics),这一步骤对于访问最新的YOLOv8实现至关重要。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install .
```
#### 七、编写简单的推理脚本
最后,在项目根目录下新增一个名为`detect.py`的小程序用于验证安装是否正常工作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载nano规模预训练权重
results = model.predict(source='bus.jpg', show=True, save=True)
print(results)
```
保存上述代码片段后即可尝试运行它以查看检测效果。
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