《Yolov5学习笔记——环境配置及部署之环境配置本地运行》

YOLOV5本地搭建

官网：
https://github.com/ultralytics/yolov5
下载源码本地文件夹

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  

创建环境

conda create --name 环境名 python=3.9

进入源码文件夹

cd yolov5
pip install -r requirements.txt  

安装完成后，默认为cpu
运行detdct.py代码

显示

Speed: 0.4ms pre-process, 23.8ms inference, 1.0ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\detect\exp4

runs\detect\下是结果看一下是否有

到此环境已经ok

data/image为输入的图片或者视频地址

模型从官网下载：
新建一个文件夹weights放入

代码中看到输入，输出，加载模型的设置，一一对应即可

如何配置GPU运行
默认下载的torch版本是cpu版本，版本不带任何后缀（GPU版本号后面会有 - torch 2.0.1+cu118）
那么直接卸载torch

pip uninstall torch 
pip uninstall torchvision

官网安装pytorch
运行即可
结果：
)