yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建,亲测有效

最新推荐文章于 2025-11-02 11:25:17 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JulyLi2019/article/details/111666353

本文详细介绍如何在Windows 10系统上进行YoloV5目标检测模型的部署工作，包括使用CPU及GPU环境的具体步骤，并且经过实践验证可行。
yolov5环境搭建（Windows下cpu训练）
weixin_72023436的博客
03-24 1806
配置前确保自己电脑以下配置完好：python 最好3.8及以上notepad++gitconda（记得添加环境变量到PATH）pycharm。
Ubuntu环境下实现Yolo，CPU+GPU
qq_41726466的博客
07-04 1812
经过将近一周的折腾终于搞定YOLO的环境配置，分享下一点经验心得。 1. 硬件： CPU：I5 GPU：NVIDIA 1050 初始系统Win10。 2. 环境配置： Ubuntu 19.1 由于YOLO框架 Darknet是基于CUDA，C++，最直接和方便的方式还是使用Linux系统来实现。（原作者也在官网声明了只在LInux和Mac系统中测试过）。 最开始曾经看过一篇...
【深度学习】YOLOV5-WIN10环境搭建（配置+训练
m0_62556048的博客
07-01 9895
win10 基于anaconda和pytorch的YOLOV5深度学习环境配置
YOLOV5 CPU版本WIN10环境搭建
weixin_47464132的博客
12-14 989
要想在CPU上面跑，环境很重要，我先默认大家安装好了pycharm，并且默认配置好了python。我的python版本是3.9（我且称它为原生版本）。2、首先先安装matplotlib，速度会快一点，然后运行第二行代码，安装依赖。三、完成后在电脑的用户目录下找到.condarc的文件，用记事本打开查看。二、换源在cmd中接着依次输入以下代码。五、下载yolov5工程代码。一、配置环境（非常重要）3、导入Pytorch库。四、新建conda环境。1、添加conda环境。4、可能需要单独安装的。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
最新发布
2508_94014687的博客
11-02 321
确认计算机具备NVIDIA GPU，并安装最新驱动。安装支持GPU加速的CUDA Toolkit和cuDNN库，通常选择CUDA 11.x系列与cuDNN 8.x的组合兼容性较广。若出现CUDA内核错误，检查CUDA版本与框架的匹配性。性能未达预期时，使用Nsight工具分析内核执行效率，优化模型结构或后处理逻辑。部署时启用动态批处理，利用GPU的并行计算能力。使用DALI库加速数据管道，减少CPU到GPU的数据传输瓶颈。监控GPU利用率工具如。），编译时自动启用CUDA加速。，确保计算负载均衡。
动手实践：搭建yolo v2（CPU+GPU）
thm225679的博客
03-29 3902
一  CPU版本我的系统是Ubuntu14.04，无GPU。1.安装opencv，3.0以上的版本。请自行百度安装。2.安装darknet.打开YOLO主页https://pjreddie.com/darknet/yolo/按照步骤安装：下载源码  git clone https://github.com/pjreddie/darknet编译cd darknet makemake是若是报错  /u...
yolov5系列文章目录yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建,亲测有效！yolov5训练自己的数据集，详细教程！yolov5转tensorrt模型
03-21
#### Windows 10环境下YOLOv5的CPU与GPU环境配置 在Windows 10平台上安装YOLOv5并支持CUDA加速，通常需要以下几个关键步骤。首先，确保已安装Python版本不低于3.8，并推荐使用Anaconda虚拟环境管理依赖项[^4]。其次...
yolov5，如何使用CPU/GPU运行——安装环境及依赖（详细，简单易懂）
热门推荐
weixin_68922189的博客
11-16 2万+
yolov5很适合作为计算机视觉入门项目，但是在自己修改模型之前，项目的导入、配置对初学者来说，是一个比较繁琐的过程。博主这篇博客希望能够对初入项目领域的初学者起到一些帮助，希望能够在配置环境，安装依赖的过程中，起到参考作用。有任何问题，可以在评论区留言。t=N7T8。
1.算法移植系列第一篇 yolov5环境GPU搭建 ，用GPU跑polov5算法
weixin_52448289的博客
10-13 1957
在环境搭建中踩了许多坑，yolov5环境的搭建需要依赖很多环境，用cpu跑很容易跑单张识别，用GPU跑却踩了很多坑，不过GPU环境搭建起来后续训练数据集我想就会快很对！GPU搭建第一步别着急。
YOLOv5 windows GPU搭建
gjyntyyx的博客
07-17 2083
这个错误提示表明，代码试图写入文件 'E:\studydata\deeplearning\yolov5-master\owndata\cat\datasets\labels\train.cache.npy'，但是遇到了问题。1. **检查路径是否正确**：确保 'E:\studydata\deeplearning\yolov5-master\owndata\cat\datasets\labels\' 这个目录存在。可以在下面网站中下载作者训练好的权重文件，不同权重的识别效果不同，训练对应权重的时间也不同。
YOLOv8的GPU环境搭建方法
涵涵啦啦啦的博客
09-19 913
首先说明这个环境搭建教程是基于电脑已经安装好CUDA和CUDNN的情况下，去搭建能够正确运行YOLOv8代码的Pytorch的GPU版本。：在虚拟环境中安装运行YOLOv8官方代码所需要的模块。推荐首先安装ultralytics模块。如果下载较慢，可以添加镜像源。就会进入对应的虚拟环境。
YOLOV5.zip 本人修改过官方的代码，运行detect.py,立刻可以运行
08-20
本人修改过的官方的YOLOv5框架，只需配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物体，肥肠好用。
Windows配置Yolov5环境全过程
qxl_799915的博客
10-29 3301
从头到尾完整搭建yolov5训练环境
yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建,亲测有效！
JulyLi2019的博客
12-28 2万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
使用yolov5模型过程中遇到的问题：无法使用GPU跑模型的一种解决方法
qq_46549508的博客
09-12 3280
torch1.9.0+cu114 和 1.9.0 是PyTorch的两个不同版本，它们之间的主要区别在于CUDA（Compute Unified Device Architecture）支持的版本和相关的硬件兼容性。**的是支持cuda的版本，安装此版本才能使用gpu跑模型，而且此版本的大小回避标准版的要大，通常是几个G。如果你的系统上安装了CUDA 11.4，并且你的GPU支持这个版本，那么使用这个PyTorch版本可以获得更好的性能。这是PyTorch的标准版本，通常不包含特定的CUDA版本。
yolov5远程gpu训练出现的问题
qq_46126621的博客
03-24 461
在安装要求时需要把torch、torchversion注释掉或者直接删掉，否则安装的cuda默认为是cpu版本的，就会替代掉自己安装的gpu版本的cuda;这里有很多的Linux命令，需要自己慢慢记住使用，这时候可以在实例监控这里看云端gpu占用情况。因为是远程安装 所以安装的会特别快。在这里如果看到波动 就说明整在gpu训练。安装完之后 即可进入相应的文件夹运行。然后在python train.py。
安装Anaconda用CPU配置YOLOv5环境
qq_33177599的博客
01-06 5921
本文是安装Anconda以及初次使用anconda搭建一个用CPU跑YOLO的教程。
YOLOv5 windows CPU搭建
gjyntyyx的博客
07-16 2533
进入requirements.txt文件，复制第二行代码pip install -r requirements.txt，到终端中运行。打开cmd窗口，输入conda create -n yolov5 python=3.10，创建新的环境，避免配置时出错影响其他环境。如果该文件夹出现下列两个图片，则代表yolov5网络copy成功，后续可以尝试训练自己的数据集。可以在下面网站中下载作者训练好的权重文件，不同权重的识别效果不同，训练对应权重的时间也不同。选择解释器路径为刚创建的虚拟环境解释器。
在CPU上跑YOLOv5【3】——让yolov5跑起来
m0_53263069的博客
02-18 3105
发布的前两篇笔记主要是我再安装配置环境方面遇到的坑的总结，（其实在发布完后，运行detect.py还是遇到了不少错误）。今天第一次让detect.py顺利跑起来了！总结一下整个过程。(其实我也有很多概念还不是很清楚，只是先记录一下成功的方法，方便回顾)先放一张detect.py运行成功截图：1、在git上将前面笔记说的yolov5项目压缩包下载好后，解压缩到自己指定的文件夹中，用Pycharm打开；2、python解释器，File->Settings->
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