yolo v8 ubantu
时间: 2025-01-08 16:08:51 浏览: 46
### YOLOv8在Ubuntu上的安装与使用
#### Python环境准备
为了确保YOLOv8能够正常运行,在Ubuntu上需先准备好Python环境。对于Python的安装,可以利用系统的包管理器完成此操作。通过执行命令`sudo apt-get install python3 python3-pip`来获取最新稳定版的Python及其pip工具[^1]。
#### 虚拟环境创建
建议在一个隔离的环境中工作以避免不同项目间的依赖冲突。这里采用Conda作为虚拟环境管理工具,它允许轻松切换不同的Python版本并处理复杂的软件栈。具体来说,可以通过下面几条指令建立名为myYolov8的新环境,并指定Python版本为3.8:
```bash
conda create --name myYolov8 python=3.8
conda activate myYolov8
```
#### 安装PyTorch及相关组件
考虑到GPU加速的需求,针对CUDA 11.7平台下的PyTorch安装至关重要。这一步骤涉及到了解压特定版本号(如1.13.1)以及对应的视觉库vision和音频处理库audio。完整的安装语句如下所示:
```bash
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### Ultralytics库集成
最后也是最关键的部分就是引入Ultralytics官方发布的YOLOv8模型实现。只需简单地调用pip命令即可快速部署该库到当前活跃的工作空间内:
```bash
pip install ultralytics
```
至此,整个YOLOv8框架已经在Ubuntu操作系统之上搭建完毕,接下来就可以着手编写检测脚本或是探索更多高级特性了。
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