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yolov8通过百度飞桨AIstudio平台搭建

news 2026/6/3 8:36:21

百度飞桨AIstudio平台搭建的环境如下：
yolov8：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/9845129?sUid=17909139&shared=1&ts=1765123629199

但是需要参照教程自己重新搭建，因为它的环境公开的只能1GB文件，但超过了1GB，只能筛选，所以不全。

具体操作步骤，包括免费使用百度飞桨AIstudio平台的教程也是参考如下博客。

0 参考的博客链接

https://blog.csdn.net/2303_79505315/article/details/143349248
https://blog.csdn.net/2303_79505315/article/details/143453401?spm=1001.2014.3001.5502

飞桨AISTUDIO里面复制快捷键：选中+ctrl+右击

1. yolov8环境创建

# 在终端中执行 cat>~/.condarc<<EOFchannels:-defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:conda-forge:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudEOF

git clone https://gitee.com/xiaohuxuezhang/ultralytics-v8.1.0.git pip configsetglobal.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple cp-rf/home/aistudio/envs/.condarc/home/aistudio/conda info conda envlistconda init bash conda create-prefix=/home/aistudio/envs/yolov8 python=3.8conda activate/home/aistudio/envs/yolov8

ln-s/home/aistudio/envs/yolov8/opt/conda/envs/yolov8#不允许创建

# conda install pippip install--upgrade pip cd ultralytics-v8.1.0/pip install-e.# 安装pytorchconda install pytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=11.3-c pytorch# 运行yolo的track时报缺少lap库，解决pip install lap

2. 此后每次进入环境

pip configsetglobal.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple cp-rf/home/aistudio/envs/.condarc/home/aistudio/conda info conda envlist# 终端执行conda命令，重点init后重新开新终端才行conda init bash

2.1 使用yolov8进行预测

conda activate/home/aistudio/envs/yolov8 cd ultralytics-v8.1.0/# 只需要知道物体位置和类别的场景 车辆检测、人脸检测、简单计数等 对速度要求高的场景yolo detect predict model=./yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg# 需要精确物体轮廓的场景 图像编辑、背景替换 医学图像分析 机器人抓取yolo predict model=yolov8n-seg.pt source=./ultralytics/assets/bus.jpg