【YOLOv5实战】基于YOLOv5的交通标志识别系统-环境搭建

原创 已于 2023-04-26 10:41:52 修改 · 3k 阅读 · 46 ·
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#pytorch #深度学习 #python

于 2022-06-17 16:28:24 首次发布
该博客详细介绍了如何搭建实战环境，包括Anaconda的下载、cuda和cudnn的安装，以及如何创建和激活pytorch虚拟环境。接着，博主分享了pytorch的安装步骤，特别是针对cuda10.1的版本选择，并提供了安装验证的方法。此外，还提及了项目源代码可联系博主获取。

实战博客指引：

  1. 实战环境搭建
  2. 自定义数据集
  3. 模型训练
  4. 模型测试与评估
  5. YOLOv5整合PyQt5

项目源代码可联系博主获取。

一、环境搭建

1.首先下载Anaconda

Anaconda官网下载

2.cuda和cudnn安装

这些网上都有较为详细的教程，直接去下载即可。我这里提供相关数据。本人使用的版本为：cuda10.1+cudnn7.6.5

百度网盘链接:

链接：https://pan.baidu.com/s/1No-qZSpLbMCZGPWD8dbLkA
提取码：jofm

3.创建torch环境

将前两步完成后，进行pytorch的安装。

打

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