yolov8 环境搭建 centos

### 在 CentOS 上安装和配置 YOLOv8 运行环境 要在 CentOS 系统上搭建 YOLOv8 的运行环境，可以按照以下方式操作： #### 1. 更新系统包 确保系统的软件包是最新的，可以通过执行以下命令来更新： ```bash sudo yum update -y ``` 这一步有助于减少因依赖项不匹配而导致的错误。 --- #### 2. 安装必要的开发工具和库 为了支持 Python 和其他依赖项的编译需求，需先安装一些基础工具和库： ```bash sudo yum groupinstall "Development Tools" -y sudo yum install epel-release -y sudo yum install gcc-c++ libffi-devel openssl-devel bzip2-devel make automake git wget curl unzip zip -y ``` 这些工具对于后续构建虚拟环境和支持 GPU 配置至关重要[^1]。 --- #### 3. 创建并激活 Conda 虚拟环境 使用 `conda` 来管理 Python 版本和依赖关系。以下是具体步骤： - **创建虚拟环境** 执行以下命令创建名为 `yolov8` 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.8 或更高版本（推荐 3.9）： ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 ``` - **激活虚拟环境** 激活刚刚创建的虚拟环境： ```bash conda activate yolov8 ``` 验证当前使用的 Python 是否正确： ```bash python --version ``` --- #### 4. 安装 PyTorch 及其 CUDA 工具包 如果计划利用 NVIDIA GPU 加速模型训练或推理，则需要安装带有 CUDA 支持的 PyTorch。假设目标硬件支持 CUDA Toolkit 11.3，可按如下方式进行安装： ```bash conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 完成安装后，可通过以下命令确认是否成功加载了 GPU 支持模块： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 若返回值为 `True` 则表示已启用 GPU 计算功能[^2]。 --- #### 5. 克隆 YOLOv8 GitHub 仓库 下载官方 Ultralytics 提供的 YOLOv8 实现源码至本地目录下： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ ``` 此存储库包含了完整的实现文档以及预训练权重文件链接地址等资源信息[^3]。 --- #### 6. 安装项目所需依赖项 切换到克隆下来的代码根路径之后，通过 pip 命令一键满足所有外部依赖条件： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此时应该已经具备运行基本示例的能力；当然也可以进一步自定义调整参数设置或者扩展更多高级特性选项。 --- #### 7. 测试 YOLOv8 功能 最后尝试调用内置脚本来检验整个流程是否正常工作。比如针对图片检测任务可以直接运行下面这条指令来进行快速体验效果展示： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for training) results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') ``` 以上即完成了基于 CentOS 平台下的 YOLOv8 开发框架初始化准备工作全过程概述说明！ ---