yolov5最新 最新完整版安装（2022-09-22））

本章结合多篇博主 完整版为各位试水          大家后续安装一定一

定一定注意版本问题

                 安装环境：Win10 + CUDA11.7+pytorch

目录

下载显卡驱动           

 CUDA下载

检验CUDA是否安装成功

 CUDNN下载

检验cuDNN是否安装成功

下载Anaconda

查看anaconda换源是否更换成功

验证Anaconda安装是否成功

安装pytorch

进入pytorch官网：PyTorch，下载对应版本（PyTorch和CUDA版本对应关系）

验证pytorch是否安装成功

下载yolov5

安装requirements.txt

下载labellmg

问题解决

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下载显卡驱动           

下载最新驱动( 选择显卡对应的版本)

官方驱动 | NVIDIA

下载完显卡驱动cmd  查看显卡 打开cmd 输入nvidia-smi

 CUDA下载

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

建议默认c盘   但是我改在E：盘了

 

检验CUDA是否安装成功

cmd查看版本nvcc -V  可以看见我的是v11.7（检验是否安装成功）

 CUDNN下载

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

 选择对应版本，这里我选择的第一个Download cuDNN v8.4.1[May 27th.2022], for cUDA 11.x

cudaDNN主要是加速cuda的。

然后解压缩下载的压缩包，对应粘贴到cuda目录下。

配置环境变量win+e  点击此电脑右键属性  下翻高级系统设置  环境变量  系统变量（s）

 下载好会多上这两个选项

找到path  添加新变量

E:\CUDA Development\lib

E:\CUDA Development\include

E:\CUDA Development\libnvvp

检验cuDNN是否安装成功

进入到cuda的安装路径找到叫extras的文件夹   extras\demo_suite

先点击1管理员运行   在点击2管理员运行   现以下画面代表成功

两个窗口显示这个代表成功   闪退后面有解决方案

下载Anaconda

阿纳康达|蟒蛇分布 (anaconda.com)

一步一步运行没有什么问题   完成安装

 

 #################################Anaconda换清华源（为了下载快点  不换也可以）

 打开这个

方法一：

        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/
        # 设置搜索时显示通道地址
        conda config --set show_channel_urls yes

依次输入

方法二：进入anaconda命令行界面输入：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --set show_channel_urls yes
 

在C:\User文件夹下找到有个叫.condarc文件，修改配置文件内容（不要怕  不放心你可以备份）

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 

查看anaconda换源是否更换成功

在anaconda命令行界面输入 conda config --show

成功换源画面

######################################################上方为换源过程可以跳

Anaconda添加环境变量

Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Scripts
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Library\bin
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
 

验证Anaconda安装是否成功

验证Anaconda安装是否成功  打开cmd输入  conda -V 显示以下内容  即Anaconda版本号

验证Python,输入python

安装pytorch

安装pytorch安装之前确定你要安装的pytorch版本，然后在PyTorch和CUDA版本对应关系中查找对应版本，再进入正式安装环节

查看 cudnn 和 cuda 版本

#查看cudnn 版本
nvcc -V

#查看cuda版本
set cuda
 

这张是别人的我的打不开     你的也打不开后面有怎么解决

查询到我的是v11.7   上图是别人的v10.2

进入pytorch官网：PyTorch，下载对应版本（PyTorch和CUDA版本对应关系）

打开Anaconda Prompt (Anaconda)创建虚拟环境

 #注意:需要安装pytorch 1.6以上的版本

 #创建虚拟环境，环境名字可自己确定，这里使用yolov5作为环境名:

conda create -n yolov5 python=3.9

# 安装成功后激活yolov5环境:

conda activate yolov5

去官网找对应版本可以看见之前我的是11.7

我是下的是  自己去官网找

torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl    这个和

torchvision-0.13.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

你要下对应的版本哈）

这个是我下的

链接：https://pan.baidu.com/s/1S2UnnRMPquTzfnrxOtXKGg 
提取码：7ra7 
 

下载好后Anaconda Prompt (Anaconda)进入虚拟环境

conda activate yolov5

pip下载格式为

pip install 【地址文件名】

先安装

pip install E:\pytorch\torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

再安装

pip install E:\pytorch\torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

验证pytorch是否安装成功

在Anaconda Prompt (Anaconda)输入

conda activate yolov5

python

import torch 
import torch vision

print(torch.__version__) # pytorch版本
print(torch.version.cuda) # cuda版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用
 

 看到1.12.1+cu116  和True恭喜恭喜终于成功了。   ture代表gpu可以使用

后面现1代表一个gpu可以使用（真的需要开心一会   因为我刚开始没有  你很厉害）

下载yolov5

先下载git的下载器

安装依赖

复制文件名

安装requirements.txt

打开requirements.txt里面的终端 安装 requirements.txt

 pip install -r requirements.txt

开始安装

完成

 

 

 

下载labellmg

打标签工具下载（win10下安装labellmg）

labellmg是一个十分常用的图像标定工具，可用于生成自己的PASCAL VOC格式的图像数据集，进而用于R-CNN,YOLO,SSD等目标检测模型的训练。

方法一：   第一步：到github上下载labellmg的压缩包；下载链接: [GitHub - heartexlabs/labelImg: ️ LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images]

​

打开cmd 先进入文件目录

E:         #进入e盘  

输入“cd  Program Files”进入“Program Files”文件夹内（可使用tab键补全文件夹名字）

输入“cd  MVTec”进入“MVTec”文件夹内（可使用tab键补全文件夹名字）

举的例子

看见我cmd已经进入该目录了 

​

 然后依次输入一下代码

pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py   #执行后会打开软件运行窗口
 

​

 每次进入labellmg只需 重复后面两个cmd进入即可

 

方法二

  在pycharm中打开yolov5的终端 输入

pip install labelimg

再输入

labelimg

方法三 先下低版本再更新   目的前面两种闪退

1.下载解压包和方法一类似

2.安装依赖库

在Anaconda Prompt里pip install pyqt5和pip install labelme

3.labelme操作

然后在Anaconda Prompt里输入labelme，打开界面如下

问题解决

问题一：检验cuDNN是否安装成功运行两个文件闪退

直接打开cmd  把两个一个一个检验拖进去  回车一下

按住shift不放 狂按回车

问题二：cuda查不到的话  可以直接看

 

 也可以看见是11.7

问题三：不知道怎么cmd怎么进入文件目录

可以先找到文件位置 在那个位置戳一下 输入cmd也可以进入