Ubuntu 22.04.4 LTS下离线部署yolov8 Python虚拟环境指南

资源摘要信息:"在Ubuntu 22.04.4 LTS系统上安装Python虚拟环境时，用于yolov8目标检测推理的详细步骤和依赖包列表如下： 1. Python版本：根据描述，需要Python 3.10版本。可以通过Ubuntu的包管理器安装或创建虚拟环境并指定版本。 2. openvino加速：OpenVINO是英特尔推出的深度学习工具包，可以实现模型的快速推理，同时利用英特尔硬件的加速能力。安装OpenVINO时，需要下载相应的whl文件，并使用pip安装。 3. torch2.0.0和torchvision0.15.1：这些是PyTorch及其视觉处理库的版本。安装PyTorch时通常需要确保CUDA和cuDNN版本与PyTorch版本兼容，特别是在使用GPU加速时。对于Ubuntu系统，需要下载相应版本的wheel文件并用pip进行安装。 4. numpy、flask、OpenCV、pandas和scipy：这些是常见的Python科学计算和Web应用库，需要下载对应的whl文件进行安装。 5. CMake：虽然没有明确指出需要安装CMake，但是某些库（如OpenCV）在安装过程中可能需要CMake来编译某些依赖项。 6. triton：Triton是一个开源推理服务器，用于优化机器学习模型的部署和执行。需要下载对应版本的whl文件进行安装。 在离线情况下，这些依赖包需要提前下载好对应的压缩包文件，并确保已经放入了压缩包子文件列表中所列的文件。 特别注意事项： - 在安装过程中，应先安装依赖关系较多的库，比如OpenCV，因为它的安装可能会涉及到其他依赖的解决。 - 如果在安装过程中遇到版本不兼容的问题，需要检查是否下载了正确的wheel文件版本。 - 若离线环境中未提前准备好所有必需的库，可能会导致安装失败。 - 在安装时，可能需要使用sudo权限，特别是在全局环境中安装包时。 最终，安装这些包之后，可以通过激活虚拟环境并运行yolov8的相关脚本来进行目标检测推理测试。"