yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建過程

更新時間：2022年05月10日 09:49:46 作者：JulyLi2019

這篇文章主要介紹了yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建過程,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

前言

最近實習(xí)任務(wù)為黑煙檢測，想起了可以嘗試用yolov5來跑下，之前一直都是用的RCNN系列，這次就試試yolo系列。

一、安裝pytorch

1.創(chuàng)建新的環(huán)境

打開Anaconda Prompt命令行輸入
創(chuàng)建一個新環(huán)境，并激活進入環(huán)境。

# 創(chuàng)建了名叫yolov5的，python版本為3.8的新環(huán)境
conda create -n yolov5 python=3.8
# 激活名叫yolov5的環(huán)境
conda activate yolov5

2.下載YOLOv5 github項目

下載地址為：

https://github.com/ultralytics/yolov5

如果安裝了git可以使用git clone https://github.com/ultralytics/yolov5，沒有的話直接下載zip壓縮包也行，把壓縮包解壓到指定目錄就行。

3.安裝相關(guān)依賴庫和包

查看一下requirements.txt 里面的內(nèi)容并下載所有的依賴包
依次安裝，建議可以用清華源進行安裝：
先把清華源設(shè)置成默認(rèn)：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

再依次安裝：

pip install tqdm
pip install scipy
pip install pyyaml
pip install matplotlib
pip install opencv-python==4.1.2.30
pip install requests
pip install seaborn
pip install pandas

安裝pytorch需要注意一下：
還是要先換源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后再用下面的命令代碼確認(rèn)

conda config --set show_channel_urls yes

之后進入官網(wǎng)https://pytorch.org/找到合適的版本，如果你是安裝cpu版

在這里插入圖片描述

運行conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

如果你是安裝GPU版

在這里插入圖片描述

運行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1
這里個人的計算機配置不一樣，就拿我的來說cuda10.1可以運行，cuda11無法運行GPU版，這里可以多試幾次找到適合自己的版本。

4.驗證

在剛剛建好的yolov5環(huán)境下啟動python

python
#輸入庫
import torch
#查看版本
print(torch.__version__)

CPU版如果到這步不報錯，就說明安裝成功了。

GPU版需要再運行一些代碼查看

#查看gpu是否可用
torch.cuda.is_available()
#返回設(shè)備gpu個數(shù)
torch.cuda.device_count()

一切正常的話，GPU版的pytorch就安裝成功了

二、運行detect.py文件

在建好的yolov5環(huán)境下輸入：

python detect.py

會默認(rèn)下載最小的yolov5s.pt文件
檢測結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述

總結(jié)

總的來說還是比較簡單的，除了yolov5s.pt模型，yolov5還有

在這里插入圖片描述

V3.1權(quán)重文件下載不下來的，可以通過下面的鏈接下載

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1tTgcWG3CXjSKfdJoLhExbQ

提取碼: d98j

到此這篇關(guān)于yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建過程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: