yolov8环境搭建_yolov8
时间: 2025-02-21 19:23:05 浏览: 59
### YOLOv8环境配置教程
#### 准备工作
为了成功搭建YOLOv8的运行环境,需准备一台具有适当硬件资源的计算机或服务器。对于特定平台如树莓派,可以参考一系列详细的视频教程来完成初步设置[^1]。
#### 安装Python虚拟环境管理工具
推荐使用`Miniconda`作为轻量级的选择来进行Python包管理和创建隔离的工作空间;当然也可以选择功能更全面但是体积较大的`Anaconda`[^2]。通过命令行执行以下指令安装Miniconda:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-arm64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-arm64.sh
```
#### 创建并激活Conda虚拟环境
建立一个新的conda环境用于后续开发,并指定所需的Python版本号。这一步骤有助于保持不同项目的依赖项相互独立而不发生冲突。
```bash
conda create --name yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
```
#### 下载必要的库文件和支持软件
根据实际需求决定是否要安装CUDA以及对应的cuDNN支持以加速模型训练过程中的计算效率。如果目标设备不具备NVIDIA GPU,则可跳过此步直接进入下一步操作。接着需要获取PyTorch框架及其配套组件,确保它们能够正常运作于所选平台上。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
#### 获取YOLOv8官方仓库及相关依赖
克隆来自GitHub上的ultralytics/yolov8存储库到本地机器上,之后按照README.md文档指示逐步加载其他必需品,比如OpenCV等图像处理类库。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics
```
#### 测试安装成果
最后验证整个流程无误的方法就是尝试跑通几个简单的例子程序,包括但不限于预测新图片里的物体类别、利用已有数据集重新训练网络参数或是评估现有权重的表现效果。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练的小型YOLOv8模型
results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', show=True, save=True)
print(results)
```
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