yolov8 ubuntu

要在Ubuntu上使用yolov8，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在GitHub上下载yolov8的代码库。您可以在ultralytics的GitHub仓库中找到yolov8的代码。通过克隆或下载该代码库，您可以获取yolov8的源代码。

2. 在Ubuntu上安装PyTorch和其他必要的依赖项。您可以按照PyTorch官方网站上的指南进行安装。

3. 在目录中创建一个新的train.py文件。这个文件将用于训练yolov8模型。您可以根据您的需求对train.py文件进行自定义。

4. 准备好labels标记集（jpg与txt文件）。这些标记文件将用于训练模型以识别特定的对象或类别。

5. 根据您的需求和数据集的大小调整yolov8的参数。您可以通过编辑yolov8的配置文件（例如yaml文件）来调整模型的设置。

6. 运行train.py文件以开始训练过程。根据您的硬件和数据集的大小，训练过程可能需要一些时间。

7. 训练完成后，您将得到一个base.pt文件。这个文件包含了训练过程中学习到的权重和模型参数。

综上所述，要在Ubuntu上使用yolov8，您需要下载yolov8的代码库，安装PyTorch和其他依赖项，创建train.py文件，准备好标记集，并调整模型的参数。然后，运行train.py文件进行模型训练。一旦训练完成，您将得到一个base.pt文件，其中包含训练过程中学习到的模型权重和参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于ubuntu虚拟系统下的YOLOv8模型训练部署](https://blog.csdn.net/m0_62926374/article/details/129642576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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