(详细教程) windows系统下部署（Anaconda+pycharm+pytorch）yolov5框架完美运行

目录

一、Anaconda安装

二、安装pytorch（cpu版本）

1.创建虚拟环境

2.安装pytorch

三、安装pycharm

四、运行YOLOV5

一、Anaconda安装

        打开Anaconda官网，或者去清华镜像站下载。后者下载速度快，对应自己的电脑版本即可。Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirrorhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda | Anaconda Distributionhttps://www.anaconda.com/products/distribution#macos        翻到最下面对应自己电脑选择64位或者34位

         下载好安装包后进行安装，记得勾选第一个，用来自动加入环境变量，别的没有什么需要注意的地方，一直点next即可。

二、安装pytorch（cpu版本）

        安装GPU版本可以看我另外一篇文章。

1.创建虚拟环境

        在开始菜单搜索Anaconda，点击以下应用进入anaconda终端。

         输入以下代码用来创建虚拟环境，pytorch为虚拟环境命名，可以自己取名字，后面是要安装的python版本。我已经安装了所以显示已经存在。

conda create -n pytorch python=3.9

         输入以下代码即可激活创建的虚拟环境activate + 自己创建的虚拟环境命名

    activate pytorch

2.安装pytorch

        安装pytorch有很多方法，去官网复制安装命令在虚拟环境下即可安装，但是网速很慢。或者安装清华源，速度也比较快，但是不能安装GPU版本。在这里推荐离线安装。在网站下载离线安装包在虚拟环境下pip以下就安装好了。但是安装的torch和torchvision版本要对应。

        首先进入以下网站

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

        本次安装以cpu版本python=3.9为例，cp39表示python版本为3.9，win表示windows系统，amd64表示64位。如果网速慢，找个有VPN的下载就很快。

         下载完成后看下图对应的torchvision版本进行下载。

         按照上面下载的torch，可以由对应图中确定下载的torchvision如下

        下载完成后把安装包放置C:\Users\你自己的用户名下，进入创建的虚拟环境利用pip install  + 文件名进行安装。或者在终端里面进入自己创建的虚拟环境，cd进入安装包位置进行pip install  + 文件名即可。先安装torch再安装torchvision。安装完之后打开python测试。

输入import torch 不报错说明cpu版本的torch已经安装好。

三、安装pycharm

        进入pycharm官网进行下载Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrainshttps://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows        点击windows，点击download下载安装包

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         下载好后，没什么需要注意的，直接安装就可以了，需要勾选的操作如下。

         安装好后，打开pycharm，如果英文看不惯的，可以点击文件，打开设置，点击插件找到中文包进行安装，重启后即可转换为中文版。

 四、运行YOLOV5

        打开github搜索yolov5。

        打开第一个项目

         点击code，进行下载

         下载完成后打开pycharm打开项目，选择刚刚下载后解压的yolov5。我把文件放在了桌面上，最好是英文路径。

         点击确定进入项目界面。 

        点击基本解释器，选择刚刚在Anaconda下创建的pytorch环境解释器。路径在图片上面。

 Anaconda3—envs—pytorch—python.exe 

        打开项目下的requirements.txt文件，里面是可以运行此项目所要满足的一些API和他们的版本要求。打开anaconda激活虚拟环境或者直接在pycharm下面的终端里输入pip install -r requirements.txt即可安装对应的包。

        如果安装过程中有包显示安装错误，则在网上找到相对应的离线安装包，和最前面安装torch和torchvision一样，pip即可。或者打开终端用国内源进行下载。

        安装完成后如果运行报错，则打开设置看一下解释器是不是刚才创建的虚拟环境。如果不是则重新选择一遍。

        运行detect.py文件。即可开始下载yolov5s.pt文件。此文件包括了网络的参数和结构。运行完成后，可以在run文件夹下看到识别的图片。

        至此，yolov5完美运行。