yolo8ubantu20.04
时间: 2025-05-02 21:51:29 浏览: 24
### 安装和配置 YOLOv8 的方法
要在 Ubuntu 20.04 上成功安装和配置 YOLOv8,可以遵循以下指南:
#### 一、准备工作
确保系统已经完成必要的基础设置。这包括但不限于安装 NVIDIA 显卡驱动程序以及 CUDA 和 cuDNN 工具包。
- **NVIDIA 驱动**: 如果尚未安装 GPU 驱动,请先通过官方文档或教程完成此步骤[^2]。
- **CUDA 版本**: 推荐版本为 CUDA 11.6 或更高版本以支持最新 PyTorch 要求。
- **cuDNN 库**: 对应于所选 CUDA 版本的 cuDNN (推荐 v8.4)[^2]。
#### 二、创建并激活 Conda 虚拟环境
为了隔离依赖项,建议使用 Anaconda 创建独立的工作空间。
```bash
# 创建名为 yolov8_env 的新虚拟环境,并指定 Python 解释器版本
conda create -n yolov8_env python=3.10
# 启用刚建立好的虚拟环境
conda activate yolov8_env
```
#### 三、PyTorch 及其扩展组件安装
YOLOv8 基于 PyTorch 构建,因此需要正确部署它及其关联模块。
对于在线连接情况下的标准流程如下所示:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
当处于无网络环境下,则可利用提前获取到的相关 `.tar.bz2` 文件执行离线模式下的安装过程[^4]:
```bash
conda install --offline /path/to/pytorch-package-file.tar.bz2
conda install --offline /path/to/torchaudio-package-file.tar.bz2
conda install --offline /path/to/torchvision-package-file.tar.bz2
```
> 注意替换路径 `/path/to/*` 成实际文件所在位置。
#### 四、YOLOv8 的具体安装步骤
最后一步便是引入 Ultralytics 提供的预训练模型或者自行定制化开发部分。
```bash
pip install ultralytics
```
验证安装成果可以通过简单测试脚本来确认一切正常运作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预定义权重
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=10, imgsz=640)
```
以上即完成了整个基于 Ubuntu 平台上的 YOLOv8 设置工作流概述。
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