Linux下配置yolov5环境

配置yolov5环境

  • Linux下系统环境配置
    • 实验环境
    • 主要步骤

Linux下系统环境配置

 本次配置是在基于有一台conda配置好的yolov5环境配置文件下进行的。
 我会将需要的配置文件等上传到百度网盘,配置文件中有环境中的各种依赖版本。

实验环境

系统版本:Ubuntu18.04
cuda版本:10.1
cudnn版本:7603
coda环境配置

主要步骤

  1. 复制local文件夹下cuda10.1的驱动到本地(如果系统cuda版本是10.1,不需要这一步),可以自己去官网下载cuda驱动文件,以下是光网地址

https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal

  1. 复制conda下导出的yolov5.yaml环境配置文件到本地,提取码xe0u

https://pan.baidu.com/s/1As2gMoWsBnhBdZ5ccWvfGQ

  1. 将cuda10.1的路径加入系统环境变量,
    在.bashrc中最后加入:
export PATH="local/cuda-10.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="lcoal/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
此处为永久加入环境变量,之后该用户下cuda版本都为10.1。也可以写一个脚本临时加入,针对不同的环境配置不同的cuda
  1. 配置本地环境
conda env create -f yolov5.yaml
  1. 测试yolov5环境
	cd ~/project
	git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
	cd -
	python -c "import train"
  不报错则环境配置完成

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