ubuntu yolov8环境配置

对于在 Ubuntu 上进行 YOLOv4 环境配置，您可以按照以下步骤进行：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN：
- 首先，确保您的显卡支持 CUDA。您可以在 NVIDIA 的官方网站上查找相应的信息。
- 安装 CUDA：根据您的显卡型号和 Ubuntu 版本，从 NVIDIA 官方网站下载适当的 CUDA 版本，并按照它们的安装指南进行安装。
- 安装 cuDNN：同样地，在 NVIDIA 的官方网站上下载适合您的 CUDA 版本和 Ubuntu 版本的 cuDNN，并按照它们的安装指南进行安装。

2. 安装 Python 和相关库：
- 在终端中运行以下命令安装 Python3：

     sudo apt update
     sudo apt install python3-dev python3-pip

- 安装虚拟环境（可选）：

     sudo apt install python3-venv

- 创建并激活一个虚拟环境（可选）：

     python3 -m venv yolov4-env
     source yolov4-env/bin/activate

- 安装 YOLOv4 所需的 Python 库：

     pip install numpy opencv-python tensorflow-gpu

3. 下载并编译 Darknet：
- 在终端中运行以下命令以下载 Darknet 源代码：

     git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
     cd darknet

- 编辑 Makefile 文件：

     vim Makefile

找到并修改以下行：

     GPU=1
     CUDNN=1
     OPENCV=1

- 编译 Darknet：

     make

4. 下载 YOLOv4 权重文件：
- 在终端中运行以下命令以下载 YOLOv4 权重文件：

     wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights -P darknet

5. 运行 YOLOv4：
- 在终端中运行以下命令以测试 YOLOv4：

     cd darknet
     ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/image.jpg

以上是在 Ubuntu 上配置 YOLOv4 环境的基本步骤。希望对您有所帮助！