jetson nano配置yolov8环境

### 如何在Jetson Nano上安装和配置YOLOv8环境

#### 创建虚拟环境并激活
为了保持系统的整洁以及避免依赖冲突，在开始之前建议先创建一个新的Python虚拟环境。具体操作如下：

cd ~
python3.8 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

上述命令将在用户的主目录下创建名为`myenv`的新虚拟环境，并将其激活[^3]。

#### 安装必要的库和支持包
确保已安装了所有必需的支持软件，如TensorRT、CUDA、cuDNN 和 OpenCV等组件。这些通常包含于JetPack 镜像之中；对于特定版本（例如JetPack 4.6.1），只需设置好 `trtexec` 工具路径即可正常使用[^1]。

#### 更新pip至最新版
进入新建立的环境中后，应当首先升级 pip 到最新的稳定版本以便更好地管理后续所需的 Python 库:

pip install --upgrade pip

#### 安装PyTorch和其他依赖项
针对 Jetson 设备优化过的 PyTorch 可通过官方论坛获取指导来完成安装过程[^2]。接着按照 YOLOv8 的需求列表安装其他必要的 Python 包，比如 NumPy 或者 torchvision 等。

#### 下载YOLOv8模型及相关文件
前往 Ultralytics 提供的 GitHub 页面下载对应的权重文件以及其他辅助资源。根据实际应用场景选择合适的预训练模型进行加载测试。

#### 测试部署效果
最后一步是对整个流程做一个完整的验证，确认从图像输入到最后的结果输出都能顺利运行无误。可以通过编写简单的脚本来调用摄像头或其他数据源来进行初步的功能性检测。