linux yolov8环境搭建步骤
时间: 2025-05-17 08:25:40 浏览: 41
### 配置 YOLOv8 的 Linux 环境
#### 1. 安装 Python
在 Ubuntu 或其他基于 Debian 的系统上,可以通过 `apt` 命令来安装最新稳定版的 Python。如果需要特定版本(如 Python 3.9),可以使用以下命令完成安装[^1]。
```bash
sudo apt update
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt install python3.9 python3.9-venv python3-pip
```
#### 2. 创建虚拟环境
为了隔离项目的依赖项并保持系统的清洁,建议创建一个新的虚拟环境。这里以 Conda 工具为例,展示如何创建一个名为 `yolov8` 的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.9[^2]。
```bash
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
```
激活虚拟环境后,可以进一步确认当前使用的 Python 版本:
```bash
python --version
```
#### 3. 安装必要的依赖库
YOLOv8 使用 PyTorch 作为其核心框架之一。因此,在继续之前需确保已成功安装 PyTorch 及其他必要依赖项。PyTorch 提供了一个官方工具帮助选择适合硬件配置的最佳安装方式。
访问 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并复制适用于 CUDA 或 CPU 的安装命令到终端执行。例如对于仅支持 CPU 的设备可运行如下命令:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
接着克隆 Ultralytics 提供的 YOLOv8 GitHub 存储库以及安装所需的 pip 要求文件中的包列表[^3]:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
```
#### 4. 数据集准备与标注工具 LabelImg
构建自定义模型前通常需要准备好训练数据集。推荐采用 labelme 这款轻量级图像标记工具来进行目标检测任务所需的数据预处理工作。它允许用户通过图形界面轻松绘制边界框并将它们保存为 JSON 文件形式以便后续转换成 COCO/YOLO 格式用于深度学习算法输入。
先在刚才建立好的虚拟环境中安装此软件包:
```bash
pip install labelme
```
启动 GUI 应用程序进行图片打标操作之后导出结果至对应目录结构下即可满足下一步需求.
#### 5. 修改 YAML 配置文件
最后一步就是调整项目根路径下的 data/*.yaml 来适配个人实际场景里的分类标签名称及其数量设置等内容[^4]. 下面是一个简单的例子展示了如何定义单类别的跌倒识别案例:
```yaml
train: /path/to/train/images
val: /path/to/validation/images
test: /path/to/test/images
nc: 1 # Number of Classes
names: ['fall']
```
以上即完成了整个流程概述,请按照具体情况进行适当修改后再投入使用!
---
阅读全文
相关推荐


















