ubuntu源码安装yolov8

### 编译并安装YOLOv8于Ubuntu系统的指南 #### 准备工作 为了确保顺利编译 YOLOv8，需先确认已正确配置开发环境。这包括但不限于安装 Bazel 和 Protobuf，这些工具对于构建项目至关重要[^1]。 #### 安装依赖项 在开始编译前，应确保所有必要的软件包都已被安装。特别是 CUDA 及 cuDNN 的支持如果打算利用 GPU 加速的话。针对特定版本的选择取决于硬件兼容性和个人需求；例如，CUDA 版本可能依据显卡驱动而有所不同[^2]。 #### 使用VSCode简化流程 Visual Studio Code (简称 VSCode) 是一种非常受欢迎的集成开发环境，它不仅提供了强大的编辑器特性还内置了终端模拟器。这意味着可以在不离开 IDE 的情况下完成大部分操作，比如调整 Makefile 来适应本地设置或是运行 `make` 命令来启动编译过程。当一切就绪之后，在 darknet 文件夹中应当能找到名为 darknet 的可执行文件用于后续测试或部署用途[^3]。 #### 集成TensorRT加速推理性能 考虑到实际应用中的效率问题，可以考虑采用 NVIDIA 提供的 TensorRT 库来进行优化处理。此方案特别适合那些希望提高实时性表现的应用场景。需要注意的是，具体实现细节会涉及到 C++ 编程以及对 OpenCV 等库的支持情况。此外，还需注意不同组件之间的版本匹配关系以避免潜在冲突[^4]。 ```bash # 更新系统包列表并安装基础依赖 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget unzip pkg-config libopencv-dev python-is-python3 # 安装Bazel echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel-archive-keyring.gpg sudo mv bazel-archive-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y bazel # 安装Protobuf sudo apt-get install -y protobuf-compiler libprotoc-dev # 如果计划使用GPU，则还需要安装相应的CUDA和cuDNN wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-repo-ubuntu2004_10.1.243-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004_10.1.243-1_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install -y cuda-10-1 libcudnn7=7.6.5.*-1+cuda10.1 # 获取YOLOv8源码 git clone https://github.com/[your_repository]/yolov8.git cd yolov8 # 修改Makefile（如果有） nano Makefile # 开始编译 make # 对于想要进一步提升速度的情况，可以通过TensorRT进行优化 pip3 install nvidia-pyindex pip3 install nvidia-tensorrt==8.2.5.1 ```