YOLOv5 环境配置和安装

最新推荐文章于 2025-09-29 07:50:43 发布
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#anaconda #pip #pytorch

本文详细介绍了如何在Anaconda环境下创建Python 3.8的虚拟环境，安装Pytorch及其相关库如numpy、Pillow、torch、torchaudio和torchvision，以及YOLOv5的依赖。通过遵循github上的requirements文件安装，并了解如何在Linux服务器上后台运行程序，进行进程管理和测试推理检测。

系列文章

yolov5-github

 Anaconda创建虚拟环境

使用anaconda创建一个python 3.8 的虚拟环境，详细步骤参见下文

Win10 + Anaconda + Python + Jupyter notebook + Pip + TensorFlow + PyCharm

安装pytorch

Pytorch GET STARTED

pip3 install torch torchvision torchaudio

Successfully installed numpy-1.20.3 pillow-8.2.0 torch-1.8.1 torchaudio-0.8.1 torchvision-0.9.1 typing-extensions-3.10.0.0

  • numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
  • pillow
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yolov5开发环境搭建
linux_huangyu的博客
07-27 649
将yolov5的python代码从github上搞下来，用pycharm打开-打开项目 ，打开之后用终端进入之前我们 创建的那个虚拟环境里面。执行detect.py代码块的时候，出现如下运行日志就代表运行成功了，运行结果已经保存到如图所示路径下了，你去打开一看。如果没有自动识别到你创建的那个虚拟环境，那么就你需要 确定一下你创建的那个虚拟环境的路径在哪里，然后用。（一般你创建的虚拟环境都在你安装的anaconda目录下面 的envs文件夹里面，安装的时候记一下 ）
【环境配置】YOLOv5环境配置（Pytorch）
加斯顿工程师的博客
03-05 899
Windows系统下使用Pytorch框架配置YOLOv5运行环境。
yolov5环境搭建（小白）
qq_34176467的博客
02-23 2104
在pycharm的终端里查看不同模型的检测效果，输入指令：python detect.py --weights yolov5s.pt。还可以对不同的源进行检测（如屏幕），指令：python detect.py --weights yolov5s.pt --source screen；模 型 导 出 · python export.py --weights y010v5s.pt --include engine --device 0。3.2数据集：训练集，验证集，测试集（8：1：1）
YOLOv5的环境搭建及模型训练
最新发布
AAA12_25的博客
09-29 752
YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的目标检测算法，以其速度快和易于使用而闻名。在这篇文章中，我将指导你如何在Windows操作系统上搭建YOLOv5的环境，并训练你自己的数据集。无论你是编程新手还是有经验的开发者，这篇文章都将为你提供详细的步骤和资源。操作系统：Windows 11Python 版本：建议使用 Python 3.6 以上版本硬件：建议使用具有NVIDIA GPU的计算机，因为YOLOv5可以利用CUDA进行加速。
YOLOv5环境配置
weixin_44257948的博客
08-08 1211
本文详细介绍了YOLOv5深度学习目标检测环境的配置流程，适合零基础用户。主要内容包括：检查电脑显卡配置、安装Anaconda3和PyCharm、创建虚拟环境并配置国内镜像源、安装CUDA和PyTorch、下载YOLOv5源码并安装依赖库、在PyCharm中配置虚拟环境，最后通过运行detect.py验证环境配置是否成功。
Windows平台下YOLOv10环境配置详尽教程
12-06
内容概要：本文档为Windows用户提供了详细的YOLOv10环境配置指南，包括但不限于Anaconda、PyCharm、CUDA、cuDNN、PyTorch的安装步骤与注意事项，帮助开发者避免常见错误，确保YOLOv10能够正常运作。 适合人群：对于...
YOLOv5 环境配置指南
大白菜代码的博客
06-01 1416
本文详细介绍了YOLOv5目标检测系统的安装配置指南。主要内容包括：1) 系统要求（Windows/Linux/MacOS平台，推荐NVIDIA GPU）；2) 完整安装步骤（Conda环境创建、NVIDIA驱动和CUDA 11.8安装、PyTorch配置、YOLOv5安装）；3) 验证脚本（CUDA/cuDNN测试、YOLOv5 GPU测试、cuDNN安装脚本）；4) 常见问题解决方案（CUDA错误、内存不足等）。文档提供了从环境搭建到验证测试的完整流程，并包含官方资源链接，适用于需要部署YOLOv5深度
Yolov8环境安装及训练指令集合
03-05
配置环境完成后，用户可以开始安装Yolov8。在安装之前，用户需要从官方仓库克隆Yolov8的代码库到本地。之后，可以通过Python的包管理工具pip进行安装，或者根据文档说明，按照特定的步骤手动安装。在Linux环境下，...
适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程，从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集（Windows+conda+pycharm）
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yolov8源码下载地址：GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLiteyolov8使用文档： Home - Ultralytics YOLOv8 Docs教学视频参考： 包会！YOLOv8训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili先用conda prompt创建一个虚拟环境，我的叫yolov8, python版本用3.10 源码地址：GitHub - ul
YOLOV5环境配置
qq_53962503的博客
07-24 3882
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yolov5环境配置
xiao_yang_yang_的博客
02-04 9205
Windows系统下1、安装Anaconda3(我的版本)，配置好环境变量（不同版本环境变量文件可能不同）2、安装电脑对应的显卡版本驱动(NVIDIA GeForce GTX 1050)3、安装CUDA(10.2版本)，成功安装后再安装cuDNN(一定是对应于CUDA版本)4、安装pytorch，配置pytorch环境，克隆yolov5包。
YOLOv5环境搭建
技术、思维
04-25 2672
1. 首先是Python>=3.7.0 这里下载的版本是3.7.9的windows 64位的版本。 下载地址： https://www.python.org/downloads/windows/ 2. PyTorch>=1.7
YOLOv5 环境安装
linsenaa的博客
06-29 921
Miniconda 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/pypi 国内源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/Github地址https://github.com/ultralytics/yolov5。右击我的电脑->属性->更多设置->高级->环境变量->新建。单击新建，或直接双击下方空白处，键入刚才输入的变量名，我的是。我的比较老 是9.2版本的coda。
yoloV5环境搭建
06-04 401
一个是data目录下的相应的yaml文件，一个是model目录文件下的相应的yaml文件。├─ train # 下面放训练集标签。├─ test # 下面放测试集标签。│ ├─ train # 下面放训练集图片。├─ val # 下面放验证集标签。│ ├─ test # 下面放测试集图片。│ └─ val # 下面放验证集图片。1,创建python3.11.1虚拟环境。4，标注工具labelimg安装。2，下载yolov5项目。最新yolov8项目地址。
Yolov5环境搭建
qq_41149253的博客
06-12 3261
Yolov5环境搭建安装教程
yolov5环境配置pycharm安装教程
02-18
### YOLOv5 环境配置 PyCharm 安装教程 #### 一、准备工作 为了顺利配置YOLOv5开发环境，在PyCharm中需先完成软件安装工作。确保已下载并安装最新版本的PyCharm社区版或专业版[^2]。 #### 二、创建项目与虚拟环境 启动PyCharm后，通过`File -> New Project`来新建一个Python项目。建议勾选`Create virtual environment using:`选项，并选择Conda作为解释器类型以便后续管理依赖包更方便[^1]。 #### 三、安装必要的库和工具 ##### 3.1 CUDA 和 cuDNN 的安装 对于希望利用GPU加速训练过程的情况来说，提前准备好兼容版本的CUDA Toolkit以及cuDNN是非常重要的前置条件之一。具体操作可以参照NVIDIA官方文档说明进行设置。 ##### 3.2 PyTorch 的安装 打开终端窗口（Terminal），输入命令以安装适合当前系统的PyTorch版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 注意这里假设使用的是CUDA 11.3版本；如果不是，则需要调整URL中的版本号匹配实际使用的CUDA版本。 #### 四、克隆YOLOv5仓库并安装需求文件 继续在同一终端内执行如下指令获取YOLOv5源码及其所需的所有外部库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 这一步骤会自动拉取GitHub上的YOLOv5开源项目到本地目录下，并按照requirements.txt列表批量安装所需的第三方模块。 #### 五、加载预训练模型权重 访问Ultralytics官方网站或其他可信渠道下载对应于目标检测任务预先训练好的.pt格式参数文件，将其放置于项目的根路径或是指定位置供后续调用。 #### 六、验证安装成功与否 最后可以通过运行示例脚本来检验整个流程是否顺利完成。比如尝试预测一张图片内的物体类别： ```python from pathlib import Path import sys FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device weights = 'yolov5s.pt' # 权重文件名 imgsz = 640 # 输入图像大小 device = '' # 使用CPU还是GPU ('cpu', '', or '0') model = attempt_load(weights, map_location=device) stride = int(model.stride.max()) # model stride names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names # class names print(f"Model loaded successfully with {len(names)} classes.") ``` 上述代码片段展示了如何加载YOLOv5模型并对给定图像实施推理处理的过程。
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