TX2开发板上conda环境运行实现yolov5
版本：jetpack4.6 ubuntu18.04
之前想在系统上直接实现yolov5结果发现安装依赖包的时候老出错
于是便运用了Archiconda创建环境运行，前前后后折腾了快半个月，决定记录一下
TX2上系统与普通ubuntu不同，为arm版，（平时安装一些东西也要注意，不然会报错）在上面不能安装anaconda，要安装archiconda，常用运行指令都是一样的。
一. 首先在官网下载Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh：官网链接
下载好后cd到下载的文件夹下并运行：
./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh之后点yes，安装完毕。
二. 创建环境
conda基本指令：基本指令使用
我直接创建了一个名为pytorch的环境(代码中的pytorch可以换为自己命名，python版本也可换，若不带=3.6，则系统自动选择版本)
conda create -n pytorch python=3.6然后激活环境
conda activate pytorch便进入环境了
三. 环境中安装包（以下所属都在自己创建的环境中实行）
1. 安装cuda
原本不想安装太新的版本，怕后面不好配置
看别的教程直接conda install cudatoolkit=10.2就是报错，
Solving environment: failed
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- cudatoolkit=10.2至今不知道为什么，有知道的小伙伴可以告诉我
然后直接
conda install cudatoolkit自动安装了11.4.2版本，应该是最新的，下载过程很慢，也算是安装成功了。
2. 安装opencv
直接
conda install opencv自动安装了4.5.3版本，好像也是最新的，也直接安装成功了。
3. 安装pytorch和torchvision(注意：此文章中的torch和torchvision为CPU版，运行yolov5s检测图片100ms左右，需要GPU版请移步)
（注意：一开始安装了torch1.8.0和torchvision0.8.0，运行yolov5的detect.py程序时提示torchvision版本需>=0.8.1，然后系统自动把我安装的torchvision的0.8.0删除了，又自动下载了torchvision的0.10.0版本，不得不感叹一下运行命令行的智能）
（注意：torch和torchvision以及python三者的版本对应关系
找到关系后到：pytorch和torchvision下载
我下载了：torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
和torchvision-0.10.0-cp36-cp36m-manylinux2014_aarch64.whl
cp后面的为你创建的环境中python的版本
aarch结尾的适配咱们的TX2开发板）
下载完成后将两个.whl文件移动到你创建的环境文件下再pip我的是archiconda3/envs/pytorch
cd到这个文件夹下
然后
pip install torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.10.0-cp36-cp36m-manylinux2014_aarch64.whl便安装成功了。
其余的先不用安装，因为运行detect.py时会自动安装一些包，比如opencv-python。
之后将你训练好的yolov5的整个文件夹(假设文件夹名为yolov5_1)复制到你创建的环境文件夹下，我的是archiconda3/envs/pytorch
然后cd到这个目录下：cd archiconda3/envs/pytorch/yolov5_1
直接运行
python3 detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt运行应该会一直提示你缺什么包，然后你就直接按照提示,缺了哪个包直接pip install 包名
（有的时候直接带上软件包名字不行，想要保险操作就将提示的复制下来再搜索一下，网上都有解决方法）
到不提示缺少软件包之后z再运行，就会有一个自动下载requirements:什么什么
然后就能显示出检测结果了。