目标检测：yolov5环境搭建，3分钟弄懂，避开环境不适合的坑

解决问题

yolov5环境搭建半天，还是到处是bug。所以我对之前的坑找了一条比较简单而有效的路。

准备：
1、conda
2、yolov5的源码
https://github.com/ultralytics/yolov5

操作步骤

第一步：创建一个python环境

conda create -n yolov5 python=3.7

：
1、-n 后面写自己环境的名字
2、python建议用3.7 太高容易帮官方踩坑，太低可能少功能

conda activate yolov5 #进入yolov5这个环境

第二步：安装torch、torchvision等

查看自己的cuda版本(因为要和torch适配)
大家可以通过终端查看。

nvidia-smi

和

nvcc --version

：
1、这里就有疑问，为什么cuda版本不同，这里不管，只用看nvcc --version的。所以我这里是10.2版本。

然后在torch官网查看cuda匹配的版本，并复制相关安装指令
yolov5官方要求torch至少是1.7的torch,我选个1.8.1

所以我这里安装torch的指令如下

pip install torch1.8.1+cu102 torchvision0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后我这里numpy都给我配套安装了。。。

第三步：安装yolov5其它库

进入下载好的yolov5源码

把上一步安装过的包，比如torch等注释掉，不要覆盖第二步搭建好的torch包

最后在该文件下输入

pip install -r requirements.txt

训练和测试后面有空再说。