YOLOv5环境配置

yolov5环境配置

因为项目要求,本文主要使用anaconda ,pycharm,安装包使用GPU版本
暂时更新到安装包,所以其实一点yolov5的内容都还莫得

安装anaconda和pytorch

  1. anaconda可以从镜像源网站下载
    阿里云
    http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学
    https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    豆瓣(douban)
    http://pypi.douban.com/simple/
    清华大学
    https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    中国科学技术大学
    http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    (记住这几个网站,一会要考)
    记得检查环境变量
  2. pycharm从官网下载即可,但只有社区版,专业版需学生认证后可免费下载
    (一年一认证,一次管一年)
    官网
    学生认证申请
  3. 创建新环境
    安装完之后可以顺便把anaconda换一下镜像源(记得在基本环境,就是base环境安装)
    就是打开命令行(win+R,输入cmd。或者在开始菜单找到anaconda的prompt,然后输入下列命令)
    (命令行输入代码时尽量不要直接复制粘贴,一行一行输入)
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

然后创建新环境:(我这里选的mask_yolov5代表环境名,创建时,可以参考自己的项目名或创建环境的目的)

conda create -n mask_yolo5 python==3.8

激活新环境

conda activate mask_yolo5

然后用pycharm打开项目文件夹,在pycharm的右下角可以找到添加解释器:
YOLOv5环境配置_第1张图片
YOLOv5环境配置_第2张图片

安装相关包

如果项目中含有requirements.txt,说明,,,这个人是个好人(bushi
说明可以直接安装大部分包,pycharm也会有提示“是否安装requirements里的包”。但仍有几个包需要手动安装(哪里报错按哪个)
方式:

cd 项目文档路径
pip install -r requirements.txt

笔者主要在tensorflow和pytorch安装时,屡屡碰壁,所以主要说这两个包的安装

1. tensorflow的gpu版本安装

首先,大胆尝试直接安装(记得激活环境)

pip install tensorflow-gpu==2.8.0

然后我报错了,,,第一次是TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2。按照网上教程把protobuf降级

pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.19.0

然后报错AttributeError: module ‘keras.utils.generic_utils‘ has no attribute ‘populate_dict_with_module。是keras与tensorflow版本不匹配(我真的会谢
下一个匹配的版本吧,,,
版本对应网站
然后检查一下: 先进入python(就是激活环境,然后输入python)

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

输出是true就可以

2. 安装pytorch

pytorch需要注意的是,用conda直接从镜像源下载,下的是cpu版本(诡计多端的镜像源 )所以我们需要从官网下载whl文件,然后安装
这里要感谢这位博主!!下载whl文件教程
然后最后再测试一下就可以了

python
import torch
torch.cuda.is_available()

你可能感兴趣的:(python,pytorch,pycharm)