本文提供了一套详细的YOLOv5安装与部署流程，包括安装必要的软件包如GeForce Experience、CUDA、Python 3.8等，创建并配置Anaconda虚拟环境，以及安装PyTorch和其他依赖库。此外还介绍了如何下载YOLOv5源码，设置运行环境，并导出onnx文件用于后续部署。
1 先装GeForce
Experience 地址为https://www.nvidia.com/zh-tw/geforce/geforce-experience/，检查最新驱动
2装cuda
地址，选择11.1
3装python3.8
4装pycharm
5装Anaconda
7在conda 命令 创建虚拟环境
，
pytorch需要，试过其他方式，没成功
conda create -n yolov5 python=3.8 //建立名为【yolov5】的python3.8环境，并经过
conda activate yolov5 //经过activate激活环境
8 在yolov5的空间下
执行 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 参考 https://pytorch.org/get-started/locally/ 我选择的是10.2,装过11.1失败了
9 下载yolov5 源码
10 解压后
cd yolov5 //将当前路径切换至 yolo v5目录
11 检查yolov5运行需求
pip install -U -r requirements.txt //根据做者建立好的txt，下载所需环境
12 后面的训练 导出请参照
13下载Netron
下载地址
用Netron可以直接打开导出的onnx文件，这个可以代码里面需要用到
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
