yolov8环境配置Linux

YOLOv8是一种先进的目标检测模型，要在Linux环境下配置YOLOv8，通常需要安装必要的依赖库、CUDA和cuDNN，并设置合适的开发环境。以下是简要步骤：

1. **更新系统和安装基本工具**:

   sudo apt-essential python3-dev python3-pip

2. **安装Python依赖**:
- 安装pytorch和其构建工具:

     pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

- 安装darknet (YOLOv8基于Darknet框架):

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

3. **下载预训练权重和数据集**:

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov8.weights

4. **配置makefile** (如果需要自定义参数，编辑`cfg/yolov8.cfg`和`data/coco.data`文件)：

   cp cfg/yolov8.cfg ./cfg/yolov3-tiny.cfg  # 示例：替换为你所需的配置文件
   cp data/coco.data ./data/coco.data

5. **编译YOLOv8**:

   make

6. **测试模型**:

   ./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights /path/to/image.jpg

7. **GPU支持**:
如果有CUDA支持，记得设置CUDA环境变量：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64