ubuntu18.04配置yiolo v8
时间: 2025-02-24 07:38:27 浏览: 77
### 安装和配置YOLOv8于Ubuntu 18.04
#### 准备工作
为了确保YOLOv8能够在Ubuntu 18.04上顺利运行,首先需要准备合适的开发环境。这包括但不限于安装必要的依赖库以及图形处理单元(GPU)驱动程序。
对于依赖库的安装,可以执行如下命令来获取所需的软件包:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
sudo apt-get install libglfw3-dev
```
这些命令会安装一系列用于支持OpenGL渲染和其他必要功能的库文件[^3]。
#### GPU 驱动与 CUDA 工具包设置
考虑到YOLOv8可能利用到GPU加速计算的能力,在此之前还需要完成NVIDIA显卡驱动及其配套CUDA工具链的部署。具体操作可以通过访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/)下载对应版本的CUDA安装器来进行:
针对特定需求可以选择适合的操作系统架构与CUDA版本组合;例如,如果目标平台为Linux x86_64,则可采用以下方式之一进行安装:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
sudo sh cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
```
注意替换上述链接中的URL以匹配实际所需安装的具体CUDA版本号[^1]。
另外需要注意的是,不同硬件设备可能会有不同的最佳实践建议,比如某些情况下推荐使用更高版本的CUDA如11.6.x系列[^4]。
#### YOLOv8 的安装过程
一旦完成了前期准备工作之后就可以着手搭建YOLOv8本身了。通常来说官方文档是最权威的信息源,按照其指导逐步实施即可达成目的。不过这里提供了一个基于Python pip的方式快速入门的方法作为补充说明:
假设已经具备有效的Python虚拟环境管理机制(venv),那么可以在该环境中通过pip直接拉取最新版模型及相关资源:
```bash
python3 -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate
pip install ultralytics
```
最后一步则是验证整个流程是否成功——尝试加载预训练权重并测试图像识别效果:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载nano尺寸的小型网络结构
results = model.predict(source='bus.jpg', show=True, save=True)
print(results)
```
以上就是关于如何在Ubuntu 18.04平台上构建适用于YOLOv8的工作流概览。
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