YOLOv5安装以及环境配置

目录

1YOLOv5汉化版代码下载地址：https://github.com/wudashuo/yolov5

2环境搭建

3安装步骤

4下载yolov5代码

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1YOLOv5汉化版代码下载地址：https://github.com/wudashuo/yolov5

2环境搭建

1.支持cuda的Nvidia显卡（显存越大越好）

2.python 3.8以上(推荐anaconda)

3.Cuda 10.2

4.pytorch

5pycharm

6.YOLO v5源码

3安装步骤

3.1python安装

进入python官网地址：https://www.python.org 选择需要的版本下载，最新版本3.9，也可以下载3.8或3.7的版本

 3.2anaconda安装

进入anaconda官网 https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 下载对应版本，一般windows选择64-Bit。

这里下载好anaconda之后自己创建一个环境来运行yolov5的程序 ，这里小编创建的为torch17环境.

3.3Cuda 10.2

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

这里不要想着下载最新版本版本的cuda，因为最新版本的可能不支持对应版本的pytorch，导致不能使用显卡。

 安装cudnn，这里安装cudnn需要注册并且登录才能下载，进去之后选择对应cuda10.2版本的即可。具体安装过程看下面这个博客。

参考这篇博客，写的非常详细，只需要按照自己需要安装的版本即可，博客地址：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651

3.4Pytorch安装

官网链接https://pytorch.org/get-started/locally/

 使用windows+R打开命令终端，然后输入activate torch17 ，我们可以看到已经打开创建好的环境（torch17）.

然后辅助黏贴到命令行

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装pytorch。

如果使用conda 安装不了torch的话，这里需要手动下载并安装安装torch，根据对应版本的pytorch安装，各个版本的torch下载地址：

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

3.5pychram下载

下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

选择community版本的及社区版。

4下载yolov5代码

在guithub上下载yolov5代码之后，解压，用pychram打开文件夹，在pycharm中选择自己创建的环境

然后安装requirements.txt里面需要的库，可以一起安装，也可以分布安装，如果在某个安装环节出现问题，直接百度该问题即可。

 

以上就是yolov5配置的全部过程，如果对您有用，请给个赞，遇到什么问题，欢迎评论。