YOLOv5和YOLOv7环境(GPU)搭建测试成功

本来是用doc写的，直接复制到这里很多图片加载缓慢，我直接把doc上传到资源里面了，0积分下载：

(10条消息) YOLOv5和YOLOv7开发环境搭建和demo运行-Python文档类资源-CSDN文库

一、环境搭建

1.1 环境搭建参考链接

YOLO实践应用之搭建开发环境（Windows系统、Python 3.8、TensorFlow2.3版本）_一颗小树x的博客-CSDN博客_yolo配置环境​​​​1.2 Anaconda

官网下载最新版，安装时勾选上添加系统环境变量。

PS:整合开发环境，Anaconda是基于conda的Python数据科学和机器学习开发平台，conda是虚拟环境工具+包管理工具，可以用于各种开发语言，这里指Python。conda资源库有上万个第三方库，大部分都是数据科学和机器学习相关领域。

Anaconda | Start Coding Immediately

1.3 Pycharm

官网下载社区版即可。

1.4 安装TensorFlow

TensorFlow：可以拿python最经典的计算包numpy来进行比较，和numpy类似，用于数据计算，常用于开发深度学习框架。

PS:Anaconda和Pycharm的安装不做说明，很简单就是默认安装就行了。

1.4.1 CPU版本(有GPU环境的这一步不需要做)

新建一个YOLO-CPU-TensorFlow2的开发环境

conda create -n YOLO-CPU-TensorFlow2 python=3.9

激活并进入刚才创建的环境

conda activate YOLO-CPU-TensorFlow2

安装tensorflow 2.5.1

pip install tensorflow==2.5.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

验证是否环境安装成功：

python

import tensorflow as tf

tf.__version__

PS：2.5.1

1.4.2 GPU版本(不要按照这个来，后面会有安装成功的，这个当作介绍流程看)

新建一个YOLO-GPU-TensorFlow2的开发环境

conda create -n YOLO-GPU-TensorFlow2 python=3.9

conda activate YOLO-GPU-TensorFlow2

安装tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==2.5.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

常用命令：

创建环境：conda create -n YOLO-GPU-TensorFlow2TEST python=3.7

激活环境：conda activate YOLO-GPU-TensorFlow2TEST

取消激活环境：conda deactivate

(1)安装CUDA和CUDNN

听网上说的，不要用国内源下载

安装CUDA

可以使用：conda search cudatoolkit 命令来查看可以用来安装的cuda版本有哪些

conda search cudatoolkit search

conda install  cudatoolkit=11.2

安装CUDNN

conda install cudnn==8.1 如果这两条成功，则GPU加速环境成功部署。

更新conda:conda update -n base conda

conda update --all

(2)安装pytorch

在线安装一般都会因为网络原因而安装失败，这里选择离线安装。资源地址：

Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

这里你也不要急着去下载

conda install --offline C:\MyWorkSpace\env\pytorch-1.7.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2

conda install --offline C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.0-py37_cu101.tar.bz2

(3)验证环境是否安装成功

这里是验证CUDA安装是否成功

conda activate YOLO-GPU-TensorFlow2

进入Python环境：

python

导入tensorflow 库

import tensorflow as tf

查看版本：tf.__version__

PS：2.5.1

这里是验证pytorch安装是否成功

import torch

print(torch.cuda.is_available())

True就是成功了

注意事项

版本问题：

CUDA和CUDNN版本要对齐。

CUDA 和Tensenflow之间的版本关系：

在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow

在1.4步骤安装TensorFlow环境时，注意Python的版本

如何查看自己CUDA版本：(这个命令我还觉得是看系统的CUDA版本，而不是你环境的版本)

nvcc -V

 nvidia-smi中的cuda是由NVIDIA GPU 驱动包安装的，而不是由CUDA toolkit安装的。所以运行时候以nvcc 为主：​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​cuda版本在nvcc -V和nvidia-smi中显示不同_小歘歘嘚啵嘚的博客-CSDN博客_nvidia-smi cuda version

截图一下版本关系

​​​​​​​写一组GPU的：

Tensenflow2.6.0 cuDNN  8.1     CUDA  11.2

Tensenflow2.5.0 cuDNN  8.1     CUDA  11.2

Tensenflow2.2.0 cuDNN  7.6     CUDA  10.0

官网也有对应版本，建议对着官网再仔细看一下

1. 1. 总结
2. Anaconda
3. Pycharm
4. 创建虚拟环境并安装TensorFlow
5. 安装CUDA和CUDNN
6. 安装pytorch
7. 验证环境

重点：

需要注意Tensorflow的版本和CUDA版本还有pytorch版本，Tensorflow版本确定了CUDA版本就确定下来了，pytorch版本也就确定下来了。这里需要注意一下三者的协调关系，对了还有Python版本。

安装的时候所有版本都定下来了在安装

1.9有版本关系

• 运行demo

2.1 参考资料

参考链接：Yolov5（最新版） 环境配置及部署之环境配置（一) （详细教程）_excelNo1的博客-CSDN博客_yolov5环境配置

2.2 YOLO v5(这里也不要按照下面的介绍来做，后面有完整步骤)

2.2.1 源码下载

进入Github官网：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases   选择版本为v5.0，下拉滚动条，找到Source code(zip)。点击下载到本地。解压Yolov5-5.0文件到指定目录，解压后文件如图所示：

创建并激活TensorFlow环境，自己选择是CPU还是GPU的，激活后再进入requirements.txt所在文件夹目录下，执行下述命令：

pip install -r requirements.txt

或者在Pycharm中安装

执行完成上述语句后，测试torch 、CUDA 是否正确安装：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

False

CUDA 没有安装或其他原因

2.2.2 YOLO V5运行环境搭建

删除环境，重新安装cuda：Yolov550  是环境名称，自己定

deactivate Yolov550  

conda remove -n Yolov550  --all

重新创建环境并且指定python版本为3.7：

conda create -n Yolov550 python=3.7

conda activate Yolov550  

安装CUDA和CUDNN：

conda install cudatoolkit==10.2.89

conda install cudnn==7.6.5

安装torch 和 torchvision。进入官网找到和cuda对应的版本，获得安装命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2

测试CUDA 是否可用：输入python，进入python环境。print(torch.cuda.is_available())为True表示正确安装CUDA。

2.3 Pycharm环境配置

刚才创建的环境

刚才创建的环境

2.3 我的环境测试(参考：https://blog.csdn.net/qq_45104603/article/details/121783848)

conda create -n myYOLOv5WorkSpace   python=3.8 

conda activate myYOLOv5WorkSpace  

PS:

删除虚拟环境:  conda remove -n myYOLOv5WorkSpace   (虚拟环境名称) --all， 即可删除。

conda remove -n myYOLOv5WorkSpace --all

conda --version  查看Anaconda安装的版本

conda env list     查看已经安装的环境，右边 “*”表示当前使用的环境

当安装好了以后，执行conda env list这个命令，就可以看到比一开始多了一个pytorch这个环境。现在我们可以在这个环境里面安装深度学习框架和一些Python包了。

conda env list

安装pytorch-gup版的环境，由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们给环境换源。在myYOLOv5WorkSpace   环境下执行如下的命名给环境换清华源。我换完了源，然后安装的是cpu版本，别换吧

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 config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64

  conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch

  conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64

  conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch

  conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64

  conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch

显示目前的源conda config --show channels 

删除源conda config --remove channels

添加清华源conda config --add channels Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

conda换回默认源：

conda config --remove-key channels

卸载旧的安装包：

conda uninstall 包名

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40977054/article/details/115524523

然后打开pytorch的官网，由于开头我们通过驱动检测到我的显卡为 NVDIA SMI 526.86，最高支持cuda11.5版本，所以我们选择cuda11.3版本的cuda，然后将下面红色框框中的内容复制下来，一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。

如何看最高支持版本：nvidia-smi

安装tensorflow 2.2.0对应cuda和cudnn版本为：10.1   7.6 Python最高3.8

下载tensorflow-gpu==2.2.0

pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i Simple Index

下载pytorch==1.11.0

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=10.2

Conda list pytorch

下载CUDA

conda install cudatoolkit==10.2

下载cuDNN

conda install cudnn==7.6

conda search cudatoolkit

conda search cudnn

# 查看可以用来安装的cudatoolkit的所有版本都有哪些

conda search cudatoolkit --info

# 查看所有列出来的cudatoolkit的详细信息，包括版本号version，文件网址url，依赖项dependencies

# 文件网址url：

# 直接conda install cudatoolkit，通常下载安装包的速度很慢，因而可以用上面给出的文件网址url来用下载工具去下载这个包，再去本地安装

# 依赖项dependencies：

# 想要使用cudatoolkit，还需要安装什么才可以使用。

测试是否安装成功：

python

import torch

print(torch.cuda.is_available())

print(torch.backends.cudnn.is_available())

print(torch.cuda_version)

print(torch.backends.cudnn.version())

重新来，从创建虚拟环境开始：

conda create -n YOLO_GPU_Test python=3.7

conda activate YOLO_GPU_Test

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

验证是否环境安装成功：

python

import tensorflow as tf

tf.__version__

如下图，原因是还没安装cuda和cudnn

安装CUDA

conda install cudatoolkit==10.1.168

安装CUDNN

conda install cudnn==7.6.5

验证  正确

安装pytorch

conda install --offline C:\MyWorkSpace\env\pytorch-1.7.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2

• 完整YOLOv5运行环境搭建及使用demo步骤

3.1 anaconda和pycharm安装不讲

3.2 各版本确定

Python =3.7 tensorflow =2.3.0

Cuda =10.1.168

Cundd =7.6.5

Pytorch = 1.7.0

Torchvision = 0.8.0

3.3 安装TensorFlow

conda create -n YOLO_GPU_Test python=3.7

conda activate YOLO_GPU_Test

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

3.4 安装CUDA和CUDNN

安装CUDA

conda install cudatoolkit==10.1.168

安装CUDNN

conda install cudnn==7.6.5

验证

python

import tensorflow as tf

tf.__version__

3.5 安装pytorch

不要在pycharm下载opencv-python  在cmd命令窗口下载

 requirements:  opencv-python＞=4.1.2 not found and is required by YOLOv5

pip install opencv-python

另外一种pip安装教程

yolov5 下torchvision版本问题 #VersionConflict: (torchvision Requirement.parse(‘torchvision＞=0.8.1‘))_神经森森是我鸭的博客-CSDN博客

pip install C:\MyWorkSpace\env\torch-1.7.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl --user

pip install C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl --user

才发现pip资源下载地址有的没有，那就用这个：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

使用迅雷下载的更快

(1)下载资源

Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

1. 安装

不需要解压缩，直接在创建的环境下执行(执行完成这两个压缩文件会自动删除)：

conda install --offline C:\MyWorkSpace\env\pytorch-1.7.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2

conda install --offline C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.1-py37_cu101.tar.bz2

1. 执行conda install intel-openmp
2. 验证   成功

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

3.6 下载yolov5

进入Github官网：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases   选择版本为v5.0，下拉滚动条，找到Source code(zip)。点击下载到本地。解压Yolov5-5.0文件

3.7 创建并激活TensorFlow环境

自己选择是CPU还是GPU的，激活后再进入requirements.txt所在文件夹目录下，执行下述命令：

pip install -r requirements.txt  

或者在Pycharm中安装（我直接在Pycharm中安装）

执行完成上述语句后，测试torch 、CUDA 是否正确安装：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

注意：3.7我没使用，我在pycharm里，哪个包没有安装哪个的，我发现用requirements.txt 会把你之前配置的环境改了

3.8 打开工程

3.9 准备设置环境

3.10 选择我们刚刚创建的虚拟环境里面的python

3.11 安装requirements.txt下的依赖

3.12 验证  pytorch和CUDA已经成功安装

3.13 运行指令

//从图片检测 

python detect.py --source ./data/images/ --weights ./weights/yolov5s.pt --conf 0.4

//从摄像头检测   担心是CPU运行的话，加上参数  --device 0

python detect.py --source 0 --weights ./weights/yolov5s.pt --conf 0.4

//加载自己训练模型检测 

python detect.py --source 0 --weights ./模型地址 --conf 阈值

这里只是CPU运行的

代码错误：

YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ’recompute_scale_factor’ 的解决方法：

YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘的解决方法_佐咖的博客-CSDN博客

不要在pycharm下载opencv-python  在cmd命令窗口下载

 requirements:  opencv-python＞=4.1.2 not found and is required by YOLOv5

pip install opencv-python

另外一种pip安装教程

yolov5 下torchvision版本问题 #VersionConflict: (torchvision Requirement.parse(‘torchvision＞=0.8.1‘))_神经森森是我鸭的博客-CSDN博客

pip install C:\MyWorkSpace\env\torch-1.7.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl --user

pip install C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl --user

• Anaconda常用命令

conda  uninstall 包名

conda  install 包名==版本号

conda search cudatoolkit search

• 其他资源

1. YOLOV5 pt文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1d0xp8ejYO-suovgN1A-Gvg
提取码：xfza

2.离线安装pytorch  压缩包那种方式

Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

3.离线安装pytorch  pip安装教程

https://download.pytorch.org/whl/cu101/

安装教程： yolov5 下torchvision版本问题 #VersionConflict: (torchvision Requirement.parse(‘torchvision＞=0.8.1‘))_神经森森是我鸭的博客-CSDN博客

• YOLOv7

6.1 下载源码

6.2确定版本

可以从requirements.txt看到：

torch>=1.7.0,!=1.12.0

torchvision>=0.8.1,!=0.13.0

tensorflow>=2.4.1

故而我选择的版本是：

Python =3.8 tensorflow =2.4.2

Cuda =11.0.221

Cundd =8.2.1

Pytorch = 1.7.0

Torchvision = 0.8.1

conda search cudatoolkit search

6.3 安装tensorflow 、CUDA、CUDNN

conda create -n YOLOv7_GPU_Env python=3.8

conda activate YOLOv7_GPU_Env 

pip install tensorflow-gpu==2.4.2 -i Simple Index

安装CUDA和CUDNN之前使用：conda search cudatoolkit --info和

conda search cudnn --info一个确定了221，一个确定了8.2.1

查看可以安装哪些版本

安装CUDA

conda install cudatoolkit==11.0.221

安装CUDNN

conda install cudnn==8.2.1

不自信可以用conda list验证一下

6.4 安装pytorch

下载地址：

https://download.pytorch.org/whl/

还有一个下载地址：

https://download.pytorch.org/whl/

使用迅雷下载的更快

下载完成后直接安装，注意不能用上面哪个，因为哪个是python37,两个都要重新下载

pip install C:\MyWorkSpace\env\torch-1.7.0+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl --user

pip install C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl --user

注意看第二个搞错了，写出cu101了，怎么办？卸载：进入环境，pip uninstall torchvision,再重新下载对应版本的

pip install C:\MyWorkSpace\env\torchvision-0.8.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl

>>> import torch

>>> print(torch.cuda.is_available())

True

cp后面的是python版本

6.5 安装一些其他包

pip install opencv-python

如下这些包，在加号哪里安装

6.6 YOLOv7

参考链接：

YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练_螺丝工人的博客-CSDN博客

和v5一样

下载代码:https://github.com/WongKinYiu/yolov7

下载权重：

链接：https://pan.baidu.com/s/1zB1U3bLf8fjaLGVXKKEonw

提取码：5sd6

运行：

直接点绿色按钮运行，想改参数在代码里改。如果直接用命令行运行，可能会有torch版本不一致的问题，我说的是加上 --device 0参数之后的。忘记说了，我代码里做了改动：

1. detect.py文件下做了如下改动：

1. 在/utils/wandb_logging文件夹下的torch_utils.py文件做了如下改动：

(主要是来判断GPU开始运行没)

python detect.py --weights weights/yolov7.pt --source inference/images --device 0

可以看到输入命令行GPU根本没跑起来，而直接绿色按钮GPU正常，原因是命令行和你的绿色按钮运行环境是不一样的。如何解决？很简单了：改下红框位置

6.7一些问题

YOLOV7   TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。