xshell8连接服务器yolov5
时间: 2025-04-23 08:47:11 浏览: 20
### 连接至远程服务器并部署YOLOv5
#### 配置Xshell 8连接远程服务器
为了通过Xshell 8连接到远程服务器,需先确保已获取服务器的IP地址、端口号、用户名及密码或密钥文件。以下是具体操作:
启动Xshell 8程序,在主界面点击新建会话以创建新的SSH连接设置[^1]。
输入目标服务器的相关信息,包括主机名(即服务器IP)、端口,默认情况下为22;随后指定登录方法——通常采用密码验证或公私钥认证方式。
保存该配置项以便日后快速访问,并命名此连接方便识别。完成后双击列表中的条目即可建立与远端机器之间的通信链路。
#### 安装依赖环境
一旦成功登陆Linux系统终端窗口后,下一步便是构建适合YOLOv5运行所需的软件栈。这涉及更新现有包管理器索引,安装Python解释器及其开发组件,以及其他必要的库函数集合[^3]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt install python3-pip git -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
克隆官方GitHub仓库下载最新版本源码,并进入项目目录执行后续命令序列初始化虚拟环境和加载预训练权重参数等动作。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/
pip3 install -r requirements.txt
```
#### 执行推理测试
最后一步是在本地图片或者视频流上尝试调用检测功能接口,确认整个流程无误之后再考虑进一步优化性能或是调整超参等问题[^2]。
```python
from pathlib import Path
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
imgs = ['https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'] # 可替换为其他路径
results = model(imgs)
for img in imgs:
results.print()
results.save(save_dir=Path('./runs/detect/exp'))
```
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