ubuntu18.04部署YOLO8
时间: 2025-03-07 17:15:29 浏览: 42
### 安装和配置YOLOv8
#### 准备工作
为了确保YOLOv8能够顺利运行,在Ubuntu 18.04环境中,首先需要确认系统的CUDA版本以及cuDNN版本兼容性。对于YOLOv8来说,通常建议使用CUDA 11.x系列配合相应的cuDNN版本。
安装`ubuntu-drivers-common`可以帮助自动识别并安装适合的NVIDIA驱动:
```bash
sudo apt update && sudo apt install ubuntu-drivers-common
```
之后可以利用命令`ubuntu-drivers devices`来查看推荐的专有驱动列表,并按照提示完成安装[^1]。
#### 获取YOLOv8源码
访问GitHub上的官方仓库获取最新的YOLOv8项目文件是一个好的开端:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
```
此操作会下载由Ultralytics维护和支持的YOLOv8库到本地目录下[^3]。
#### 设置Python虚拟环境
创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖关系,保持开发环境整洁有序:
```bash
python3 -m venv yolov8-env
source yolov8-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
激活该虚拟环境后,继续执行后续步骤前应始终保持其处于活动状态。
#### 安装必要的Python包
进入克隆下来的repository根目录,通过Pip工具安装所需的Python软件包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤将会依据requirements.txt中的定义安装一系列必需的第三方模块,包括但不限于PyTorch框架及其扩展组件[^3]。
#### 验证安装成功与否
最后,可以通过简单的测试脚本来验证整个设置过程是否顺利完成:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练的小型网络模型
results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', show=True, save=True)
print(results)
```
上述代码片段展示了如何加载一个轻量级的YOLOv8 nano模型并对一张图片实施预测分析;同时开启可视化选项以便直观观察检测效果[^3]。
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