ubuntu16.4部署yolov8

### Ubuntu 16.04 上部署和运行 YOLOv8

#### 准备工作
为了在Ubuntu 16.04上成功部署YOLOv8，需先确认操作系统已更新至最新状态，并安装必要的依赖包。这包括但不限于Python及其开发库、pip工具以及git用于克隆项目仓库。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt install python3-dev python3-pip git -y

#### Python 环境设置
考虑到兼容性和稳定性，建议创建独立的Python虚拟环境来管理YOLOv8所需的软件包版本。通过`virtualenv`或`conda`均可实现此目的；对于后者，在执行任何操作前应按照特定指导暂时屏蔽Anaconda路径影响[^3]：

# 创建并激活新的Conda环境 (假设已经安装了Miniconda/Anaconda)
conda create --name yolov8_env python=3.8
source activate yolov8_env

或者使用 `venv`:

python3 -m venv ~/yolov8-env
source ~/yolov8-env/bin/activate

#### 安装 PyTorch 和 TorchVision
由于YOLOv8依赖于PyTorch框架，因此需要根据硬件条件选择合适的CUDA/CPU版本进行安装。鉴于Ubuntu 16.04支持情况有限，推荐采用纯CPU版以简化过程[^4]:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 获取 YOLOv8 源码
访问官方GitHub页面获取最新的YOLOv8源代码副本。通常情况下可以直接利用Git命令完成下载：

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

#### 配置与测试
进入刚刚克隆下来的目录后，依据README文档指示进一步调整配置参数，比如修改默认的数据集位置等。最后可以通过简单的检测脚本来验证整个流程是否正常运作：

pip install -r requirements.txt
python detect.py --source data/images --weights yolov8n.pt --imgsz 640 --conf-thres 0.25