ubuntu18.04yolo python
时间: 2025-01-15 21:34:33 浏览: 38
### 安装和配置YOLO
#### 准备工作
为了确保YOLO能够在Ubuntu 18.04上顺利运行,需要先完成一些准备工作。这包括更新系统软件包列表并安装必要的依赖项。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### CUDA 和 cuDNN 的安装
对于GPU加速的支持,CUDA和cuDNN是必不可少的部分。通过下面命令可以安装适合版本的cuDNN库:
```bash
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.1.34-1+cuda10.1_amd64.deb [^1]
```
#### 配置Python环境
创建一个新的虚拟环境来隔离项目所需的Python包是一个良好的实践方法。这里假设已经安装了`virtualenv`工具。
```bash
python3 -m venv yolov3-env
source yolov3-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
如果遇到NumPy相关的错误提示,则可以通过指定清华源重新安装特定版本的NumPy解决此问题:
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.26.4 [^2]
```
#### OpenCV的处理
由于某些情况下预装版OpenCV可能引起冲突或不兼容的问题,建议移除现有的OpenCV及其关联组件后再继续操作。
```bash
sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt-get purge python-numpy
sudo apt autoremove [^3]
```
之后可以在激活的环境中利用pip安装最新版本的OpenCV-Python接口。
```bash
pip install opencv-python-headless
```
#### 修改脚本解释器路径
当涉及到具体的应用程序部署时,比如服务端API实现,记得调整启动文件中的Shebang行指向当前使用的Python解释器位置。
编辑 `src/demo_service_server.py`, 将首行改为如下形式以匹配个人设置的实际路径:
```python
#!/home/user_name/path_to_env/bin/python3.x [^4]
```
请将上述模板里的`user_name`以及具体的Python版本号替换成实际值。
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