ubuntu18.04 pillow

在Ubuntu 18.04上安装Pillow时，如果出现"Failed building wheel for Pillow"错误，可以尝试使用以下方法解决：根据实际情况使用pip或pip3重新安装Pillow，并增加--default-timeout=100参数来延长超时时间。例如，可以使用以下命令安装Pillow：

pip3 --default-timeout=100 install -U Pillow

这样就可以成功安装Pillow了。

相关问题

ubuntu18.04搭建yolov5环境

您好，感谢您的提问。为了搭建 YOLOv5 环境，您需要按照以下步骤进行操作：

1.安装 Anaconda

在 Ubuntu 18.04 上搭建 YOLOv5 环境，首先需要安装 Anaconda，这是一个 Python 包、环境管理器，我们可以使用它来创建虚拟环境并安装所需的 Python 包。

2.创建一个虚拟环境

创建一个虚拟环境是为了隔离其他项目和依赖项和 YOLOv5 环境。您可以使用以下命令创建虚拟环境：

conda create -y --name yolov5 python=3.8

3.激活虚拟环境

创建完虚拟环境后，需要使用以下命令激活新创建的虚拟环境：

conda activate yolov5

4.安装必要的依赖项

在虚拟环境中，您需要安装 PyTorch、opencv-python 和其他依赖项。您可以使用以下命令安装它们：

pip install -U setuptools
pip install torch torchvision
pip install opencv-python pillow tqdm matplotlib imagio

5.下载 YOLOv5

使用以下命令从 GitHub 上下载 YOLOv5：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5

6.测试 YOLOv5

您可以使用以下测试命令测试您的 YOLOv5 环境：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg

这是其中的一些步骤，更多详细信息请查阅相关资料。希望这些能对您有所帮助。

ubuntu18.04yolov5怎么安装

在Ubuntu 18.04上安装YOLOv5（You Only Look Once版本5）需要几个步骤，因为18.04已经过时，它不再得到官方支持。但是，你可以通过以下非标准方式安装：

1. **更新系统**:
首先，确保你的系统是最新的，输入以下命令：

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖项**:
YOLOv5需要一些深度学习库，如CUDA、cuDNN和Python的Pillow和torchvision。运行以下命令安装它们：

   sudo apt-get install nvidia-cuda nvidia-cudnn python3-pip
   pip3 install pillow torchvision

如果你有显卡驱动问题，可能需要安装额外的驱动。

3. **安装PyTorch**:
由于官方不再提供对18.04的支持，建议安装较新版本的PyTorch，例如1.7或更高。首先，移除默认的PyTorch（如果存在），然后安装：

   curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/pytorch/master/torch/nightly/cuda$ARCH -o torch-nightly.tar.gz
   tar xvfz torch-nightly.tar.gz
   cd torch-nightly
   python3 setup.py install --extra-index-url=https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/$CUDA_ARCH

4. **安装YOLOv5源码**:
最后，从GitHub克隆YOLOv5仓库并进入项目目录，构建并安装：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   make

注意：这些步骤可能不会像在最新版本的Ubuntu上那样顺利，因为18.04缺乏一些现代软件包的兼容性和更新。如果你的目标是进行深度学习，建议升级到一个更稳定且受支持的版本，如Ubuntu 20.04或以上。