Anaconda配置yolov5环境及训练自己的数据集的总结

最新推荐文章于 2024-11-21 14:35:05 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-21 14:35:05 发布 · 379 阅读

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#YOLO #python #深度学习

在图像识别项目中，作者遇到了Anaconda环境下安装opencv的问题，通过指定源解决了。此外，还面临了numpy版本不兼容和训练中断后pytorch丢失的情况，分别给出了相应解决策略，包括使用conda命令重新安装特定版本的pytorch、torchvision和cudatoolkit。

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Anaconda配置yolov5环境及训练自己的数据集的总结
在工作中需要进行图像识别,作为小白一个,总结下自己遇到的一些问题.
1.conda环境安装opencv有些问题,提示初始路径找不到opencv包
解决方法:从https://anaconda.org/menpo/opencv ,学到opencv安装命令:
conda install -c menpo opencv
2.numpy 版本不兼容

解决方案:
3.断电断网导致训练中断后,环境中pytorch消失了
重新安装,cuda 11.3,torch 1.8.1 参考https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,学到命令:conda install pytorch1.8.1 torchvision0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

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基于anaconda的yolov5安装教程

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基于anaconda的yolov5安装教程下载所需文件从ftp下载所需版本的yolov5，在主目录/home/njit1中直接解压（文件在“0009-yolov5所有版本至21年4月止”），同时下载yolov5_models.rar到yolov5中的weights中并解压在anaconda中配置环境创建环境存放文件夹 conda create -n yolov5 python=3.7 conda activate yolov5 登录pytorch的官网 https://pytorch.org

【环境配置】Conda 虚拟环境中安装 YOLOv5

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qq_31180631的博客

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确保你已经添加了 NVIDIA 和 Conda Forge 渠道。成功后，YOLOv5 会在终端输出检测结果，并在。至此，YOLOv5 应该已经成功安装并可以使用了！文件夹中保存推理结果。

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首先用大白话介绍下他们各自是什么作用在深度学习的时候，需要不同版本的python等工具，如果都用base环境会出现版本不适配、不兼容无法正常工作的情况，那么Anaconda能够在pc上创虚拟环境出来，通过切换虚拟环境来安装不同深度学习工具，例如除base环境外，可以新建虚拟环境去搭建yolo环境而不影响base中的工具的版本，不存在不适配的情况。一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。在这个框架下去构建yolo。

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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。

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