yolov5开发环境搭建

已于 2023-07-27 09:56:27 修改
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： YOLO python pytorch pycharm
于 2023-07-27 09:54:46 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/131953426
本文详细介绍了在Windows上使用Anaconda创建虚拟环境，并配置YOLOv5的开发环境。通过指定Python版本3.9，安装并激活虚拟环境，下载YOLOv5代码，配置PyCharm解释器，执行detect.py。同时，指导如何从CPU切换到GPU运行，包括卸载CPU版本的torch和torchvision，安装适配CUDA版本的PyTorch，最终成功运行detect.py并显示运行日志。

在windows上部署yolov5的步骤

安装 anaconda 用来管理虚拟环境

在这里插入图片描述

创建一个虚拟环境，创建虚拟环境的时候指定python版本 我这里选择3.9

在这里插入图片描述

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
pycharm不同的版本 配置解释器的界面还不一样，多摸索 摸索吧，遇到问题就百度，很多资料

在这里插入图片描述

进入这个虚拟环境之后，执行yolo v5 readme.txt里面的一句代码

首先 进到这个虚拟环境里面
pip list这个命令就可以看到这个虚拟环境里面安装了哪些包

接下来执行环境配置指令

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下载地址https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/，使用阿里镜像下载速度超级快。安装依赖环境等可以用root账户，也可以使用普通账户这里我们采用的是普通用户安装。，本专栏采用vmware虚拟机搭建开发环境，若采用物理机原理大同小异。安装vim，更改权限。至此python3.7.5安装完毕。，则执行如下命令重新安装pip。
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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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在实际应用中，您可能还需要使用更多的命令和参数来优化 YOLOv5 模型，并实现更高效的目标检测。而 YOLOv5 是一个非常流行的目标检测框架，本文将介绍如何在 Ubuntu 系统上安装 YOLOv5 环境。在安装 YOLOv5 之前，我们需要先安装 Anaconda。这将打开您的摄像头并运行 YOLOv5 检测程序。如果您看到一个实时视频流，并且 YOLOv5 正在检测到物体，请恭喜您，您已经成功安装了 YOLOv5。有两种方法可以安装 YOLOv5：一种是使用 PyPI，另一种是从源代码编译安装。
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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 ）
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3、激活并进去到这个环境里，输入conda active 环境名字，我的环境名是yolov52025，所以代码就是conda active yolov52025，然后进入到下好且解压好的yolov5文件夹中。2、解压压缩包，一定要在没有中文路径的地方，例如D盘，C盘可能因为用户名是中文导致有中文路径。这步需要找到你刚创的python，这个python在刚创的虚拟环境里。1、进入Github下载代码，A、点击detect.py文件。如果正常，就完成测试。
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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
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### YOLOv5 CPU环境配置指南 #### 1. 安装Python并设置开发环境 对于YOLOv5的CPU版本部署，确保已安装合适的Python解释器至关重要。推荐使用Python 3.7.x作为基础环境[^1]。 #### 2. 创建独立的工作空间 建议通过Anaconda管理不同项目所需的软件包及其依赖关系，在其中建立专门用于YOLOv5项目的虚拟环境[^3]： ```bash conda create --name yolov5 python=3.7 conda activate yolov5 ``` #### 3. 获取必要的库文件和支持工具 接下来需要获取PyTorch框架以及其配套组件来支持YOLOv5运行于纯CPU模式下[^2]: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 此命令会自动选择适合当前系统的稳定版PyTorch发行包，并附带图像处理扩展`torchvision`和音频处理模块`torchaudio`。 #### 4. 准备YOLOv5源码及相关资源 克隆官方GitHub仓库至本地计算机以便后续操作： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 随后按照提示下载预训练权重或其他所需数据集。 #### 5. 验证安装成功与否 最后一步是对整个流程做一次完整的检验，执行如下脚本可以验证YOLOv5能否正常工作： ```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.common import DetectMultiBackend from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device, time_sync weights = 'yolov5s.pt' # model path or triton URL imgsz=(640, 640) # inference size (height, width) device = select_device('cpu') # force usage of cpu device model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=False) stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size print(f"Model loaded successfully on {device}. Ready for detection.") ``` 上述代码片段展示了如何加载模型并在选定设备（这里是CPU）上准备推理过程。
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