从零开始在Linux服务器配置并运行YOLO8+Web项目

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🥭本文内容:从零开始在Linux服务器配置并运行YOLO8+Web项目
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目录

将项目目录复制到Linux下

 下载虚拟环境miniconda3

安装pytorch

安装YOLO8依赖

​下载web依赖(django)

使用PostMan进行图像识别测试

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将项目目录复制到Linux下

我这里是使用直接拖拽的方式将项目复制到Linux,项目是一个从Github上拉取的YOLO8项目,改变就是中间嵌套了web的模块(yoloWeb包)


下载虚拟环境miniconda3

推荐按照这位大佬的博客进行安装和创建虚拟环境,简单明了:

Linux安装miniconda3-CSDN博客


安装pytorch

pytorch官网链接:PyTorch

由于我的阿里云的服务器没有gpu,所以下载的cpu版本:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装完成的验证

  • CPU版本:
    import torch
    x = torch.rand(5,3)
    print(x)
  • GPU版本:
    import torch   # 能否调用pytorch库print(torch.cuda.current_device())   # 输出当前设备(我只有一个GPU为0)
    print(torch.cuda.device(0))   # <torch.cuda.device object at 0x7fdfb60aa588>
    print(torch.cuda.device_count())  # 输出含有的GPU数目
    print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 输出GPU名称 --比如1080Ti
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)  # 输出一个5 x 3 的tenor(张量)
    


安装YOLO8依赖

yolo8的官网链接:Quickstart - Ultralytics YOLOv8 Docs

我这里使用的是pip的安装方式:

pip install ultralytics

也是顺利安装了: 


下载web依赖(django)

  1. 安装django
    pip install django
  2. 运行项目
    # 令项目在后台运行,并设置运行的端口为8001
    python manage.py runserver 0.0.0.0:8001 &

PostMan测试接口

可以看到,这个结合yolo8的web项目已经可以正常访问。


最后,该专栏会持续更新,

                希望文章对你有所帮助! 

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