jetson AGX Orin安装Yolov8环境
时间: 2025-07-06 10:50:13 浏览: 2
### 在 Jetson AGX Orin 上配置 YOLOv8 环境
#### 1. 准备工作
确保已经安装好必要的依赖库,包括 Anaconda、CUDA、cuDNN、PyTorch 和 TensorRT。这些工具对于运行深度学习模型至关重要[^2]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
#### 2. 创建 Conda 环境并激活
为了隔离不同项目的依赖关系,建议为 YOLOv8 单独创建一个新的 conda 环境:
```bash
conda create -n yolov8 python=3.8
conda activate yolov8
```
#### 3. 安装 PyTorch 和 CUDA 工具包
根据官方文档指导,在新环境中安装适合 Jetson 平台版本的 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
注意这里使用的 `cu113` 是指定特定版本号;实际操作时应参照最新支持情况调整命令中的 URL 参数。
#### 4. 获取 YOLOv8 源码仓库
通过 Git 克隆 ULM 实验室维护下的 ultralytics/yolov8 GitHub 项目至本地目录下:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
```
#### 5. 安装 Python 库依赖项
进入克隆下来的 yolo 文件夹内执行如下指令来批量下载所需的第三方模块:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤会自动解析并加载所有必需的支持软件包,从而简化后续开发流程[^4]。
#### 6. 测试安装效果
完成上述准备工作之后,可以通过下面这段简单的脚本来验证整个框架能否正常运作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载预定义的小型网络结构
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=10, imgsz=640) # 使用 COCO 数据集进行快速训练一轮次
success = results.save() # 尝试保存结果
print(f'Train success: {success}')
```
如果一切顺利的话,则证明当前环境已成功搭建完毕,并能够正常使用 YOLOv8 开展进一步的研究活动。
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