Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建

注意事项:一定要找对应匹配的版本安装,否则那就是教训!*

一、查看自己服务器的显卡

  1. 查询命令 nvidia-smi -L
    Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建_第1张图片
    显示有2个显卡,第一个720的算力低,不支持pytorch1.6,最高支持1.2,但是yoloV5要求1.6以上,所以在使用过程中禁用掉第一个。
    下来所有的安装都以3070为准。

二、安装驱动

  1. 下载显卡驱动

    显卡驱动地址
    Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建_第2张图片

  2. 查看是否安装成功
    命令:nvidia-smi
    Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建_第3张图片
    驱动的版本是470.57;最高支持的CUDA版本是11.4版本。

三、安装CUDA\CUDNN

  1. 下载CUDA\CUDNN
    CUDA下载地址
    CUDNN下载地址
    由于外网下载比较慢。分享我下载的一些版:

    链接:https://pan.baidu.com/s/1RluZ3hX3I_Q5yH8BpfHtYA
    提取码:nabv

  2. 安装
    将下载好的文件放到指定位置,具体参考这个博文.详细安装过程

四、安装Anaconda

具体安装参考:Anaconda+Pycharm

五、安装pytorch

  1. 下载
    pytorch下载连接
    注意:由于我的CUDA11.1,所以我的pytorch用的是pytorch1.8.0

  2. 安装

    1)首先通过conda activate进入conda终端;
    2)创建虚拟环境 conda create -n py1 python=3.7
    3)进入虚拟环境conda activate py1
    4)找到你下载的pytorch的文件,直接安装

六、下载yolov5,安装对应的库**

  1. yolov5下载

    yolov5下载地址
    Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建_第4张图片

  2. 下载后解压,在打开终端,进入该文件夹,输入以下命令配置环境:pip install -r requirement.txt

  3. 若安装完,还有一些没安装完,则直接pip安装
    下载地址
    若安装torchvirsion时候,一定注意版本对应。

七、参考文件:

windows安装教程,详细

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