使用PyCharm及其等价命令行运行YoloV5 (启用GPU加速)

本文指导在Windows 10系统下,如何删除IDEA缓存、重建虚拟环境,安装YoloV5依赖,并解决编译时的C++工具问题,包括启用GPU加速,以成功运行YoloV5的detect.py脚本。

目录

前提

1.copy过来后要删除其根目录下的.idea folder:

2.删除下面folder里面的所有内容:

3.在Pycharm中重新建立一个Virtual enviorenment:

4.在Pycharm的终端安装YoloV5 的requirements:

5.可能会遇到下面下面问题,解决方案见下:

6.如果你的机器有GPU显卡,则可按如下启用GPU加速:

另外,可用pyCharm的等价命令行启动Yolo V5:


前提

系统环境:Windows10.

首先安装Windows 64bit 的Python 3.6.2。

再安装PyCharm的社区版.

然后从官网Clone Yolo V5.

我是从从别处copy的整个Yolo v5 整个folder,如果不是copy的source code ,从下面第3步开始:

1.copy过来后要删除其根目录下的.idea folder:

因为这个folder会留有以前的环境信息,导致run不起来:

    C:\XXX\yolov5\.idea\workspace.xml (

        行 54:       <option name="SDK_HOME" value="C:\XXX\yolov5-master\venv\Scripts\python.exe" />

2.删除下面folder里面的所有内容:

    C:\XXX\yolov5\venv

如果不是copy的source code ,不用做以上两步。

3.在Pycharm中重新建立一个Virtual enviorenment:

### 配置 PyCharm 使用 GPU 训练 YOLOv5 #### 创建并激活 Anaconda 虚拟环境 为了确保开发环境中所有依赖项的一致性和隔离性,建议创建一个新的 Conda 环境专门用于 YOLOv5 的项目。 ```bash conda create -n yolo5 python=3.8 conda activate yolo5 ``` 安装必要的库和工具包以便支持 CUDA 和 cuDNN 进行 GPU 加速[^1]: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirements.txt ``` #### 设置 PyCharm 解释器 打开 PyCharm 并导航到 `File` -> `Settings` (Windows/Linux) 或者 `PyCharm` -> `Preferences` (macOS),选择左侧栏中的 "Project: <project_name>" 下的 "Python Interpreter"。点击右上角齿轮图标旁边的加号 (+), 选择 "Add...". 接下来,在弹出窗口中选择 "Conda Environment", 然后指定之前创建好的名为 `yolo5` 的环境路径. 如果遇到无法找到 Python 解释器的情况,可以尝试手动输入完整的 Python 可执行文件的位置,例如: ```plaintext F:\Anaconda\envs\yolo5\python.exe ``` #### 安装 NVIDIA 工具包 确认已经正确安装了适用于所使用的显卡版本的 NVIDIA 显卡驱动程序以及相应的 CUDA Toolkit 版本。对于大多数情况来说,推荐使用最新的稳定版 CUDA Toolkit 来获得最佳性能和支持. 验证 PyTorch 是否能够检测到 GPU 设备可以通过下面这段简单的测试脚本来完成: ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"Current Device: {torch.cuda.current_device()}") print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") ``` 当以上命令输出显示有可用的 CUDA 设备时,则说明配置成功.
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