ubuntu20.04 LTS 更换国内163源、阿里源、清华源、中科大源


Ubuntu 20.04 是 Ubuntu 的第 8 个 LTS 版本,其重大更新和改进将在 2030 年前终止,计划于2020年 4 月 23 日发布。

国内有很多Ubuntu的镜像源,有阿里的、网易的,教育网的比如:清华源、中科大源。
这里以网易163源为例看一下如何修改Ubuntu 20.04的默认源。

第一步:备份源文件:
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup

第二步:编辑/etc/apt/sources.list文件

在文件最前面添加以下条目(操作前请做好相应备份):
vi /etc/apt/sources.list

网易163源

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

<think>好的,我需要帮助用户找到YOLOv8模型在清华大学开镜像站点的下载资。首先,我应该确认清华大学开镜像站是否确实有YOLOv8的相关资。根据之前的引用,用户提到过模型下载和模型蒸馏的内容,但并没有直接说明清华镜像站是否有YOLOv8。 首先,我应该回忆一下清华大学开镜像站主要提供哪些资。通常,像清华这样的镜像站主要提供软件包、数据集、常见的开项目,比如PyTorch、TensorFlow的安装包,或者Linux发行版的镜像。对于特定的模型如YOLOv8,可能不会直接托管在镜像站上,但可能通过镜像加速访问。 接下来,用户的需求是寻找YOLOv8模型在清华镜像站的下载方式。我需要考虑YOLOv8的官方发布渠道。YOLOv8由Ultralytics公司维护,通常通过GitHub或者PyTorch Hub发布。用户可能希望使用清华的镜像来加速下载依赖项,比如PyTorch或者相关的Python包,而不是直接下载模型文件。 需要检查用户提到的引用内容,引用[1]提到了克隆模型,但未说明具体来。引用[2]讨论了模型蒸馏的应用,可能与模型下载无关。因此,可能需要引导用户使用清华镜像来加速安装YOLOv8所需的依赖,例如通过pip使用清华的镜像安装ultralytics包。 另外,YOLOv8的预训练模型可能托管在Ultralytics的服务器上,如果用户需要下载这些模型,可能需要直接通过他们的GitHub仓库或官方网站。但若清华镜像站没有镜像这些模型文件,可能无法直接通过镜像下载。 可能的步骤是:首先配置conda或pip使用清华镜像,然后安装ultralytics包,之后通过代码自动下载模型。或者,手动下载模型文件并指定路径。需要确认清华镜像是否有ultralytics包的镜像,或者PyTorch的镜像,从而加速安装过程。 总结下来,用户可能的问题是如何利用清华镜像站来加速YOLOv8的环境配置和模型下载。因此,回答应指导用户设置镜像,安装所需的包,并说明模型下载的常规途径,以及如何利用镜像加速相关依赖的安装。</think>### YOLOv8模型在清华大学开镜像站点的下载指引 #### 1. 配置清华镜像加速依赖安装 YOLOv8模型本身通常通过官方渠道(如GitHub或PyTorch Hub)发布,但可以通过清华大学开镜像站加速相关依赖库的安装: ```bash # 配置pip清华镜像 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装YOLOv8依赖库 pip install ultralytics ``` #### 2. 模型下载的两种方式 **(1) 通过代码自动下载** ```python from ultralytics import YOLO # 自动下载并加载预训练模型(模型文件默认存储在~/.cache/ultralytics目录) model = YOLO('yolov8n.pt') # 可选择yolov8s/m/l/x等不同规模模型 ``` **(2) 手动下载后加载** - 官方模型仓库地址:[ultralytics/assets](https://github.com/ultralytics/assets/releases) - 手动下载后指定路径加载: ```python model = YOLO('/path/to/yolov8n.pt') ``` #### 3. 镜像站资说明 清华大学开镜像站目前主要提供: - PyTorch框架的镜像加速[^1] - Python包的镜像下载(如`ultralytics`库) - 操作系统/开发工具的镜像 但YOLOv8的预训练模型文件(`.pt`)**未直接托管在清华镜像站**,需通过上述方式获取。 #### 4. 环境配置建议 ```bash # 创建conda环境(使用清华conda镜像) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda create -n yolov8 python=3.8 conda activate yolov8 ```
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