Yolov5(最新版)环境配置教程

1.下载Anaconda3

Anaconda官网连接：https://www.anaconda.com/

进去下载安装即可。Anaconda自身带的有Python环境，可以不先装Python。

记得配环境变量，不会的话百度搜索Anaconda3环境变量配置

2.安装CUDA和PyTorch

这个关乎到我们使用Yolov5是否能使用GPU进行推理，所以最好寻找到对应的版本。如果不知道的话推荐用老版本噻。

CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

PyTorch下载：https://pytorch.org/

1.我们先进入到PyTorch官网，看到如下图的，第一个是PyTorch版本1.11.0，接下来用的系统是windows，接下来是Conda也就是我们第一步下载和配置Anaconda3，接下来语言是Python，接下来CUDA版本标注的是对应CUDA 11.3，我们就去下载CUDA 11.3版本就行了，这个也很人性化，下面已经给了我们conda的命令行，直接执行安装即可啦。

顺便发一个CUDA各个版本的地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

一切完毕之后我们去github搜索yolo，直接拉取就可以了，得到项目后我用的是PyCharm开发工具，用PyCharm打开该项目，然后把python环境目录配置成第一步的Anaconda3里的Python环境。

可以看到项目根目录有一个requirements.txt文件，里面是依赖的一些包，我们执行以下代码进行依赖的安装

pip install -r requirements.txt

安装完毕就完了。至此我们的Yolo环境就ok了

发的还有训练模型教程，可以去主页自查。

慢慢的会发一个fps实现跟枪的程序解析教程。也算是开源吧，和github上面的不一样。我自己花了一天时间写出来的，又慢慢完善了一下。有需要的话可以去主页找一下相关文章。