yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建過程

前言

最近實(shí)習(xí)任務(wù)為黑煙檢測(cè)，想起了可以嘗試用yolov5來跑下，之前一直都是用的RCNN系列，這次就試試yolo系列。

一、安裝pytorch

1.創(chuàng)建新的環(huán)境

打開Anaconda Prompt命令行輸入
創(chuàng)建一個(gè)新環(huán)境，并激活進(jìn)入環(huán)境。

# 創(chuàng)建了名叫yolov5的，python版本為3.8的新環(huán)境
conda create -n yolov5 python=3.8
# 激活名叫yolov5的環(huán)境
conda activate yolov5 

2.下載YOLOv5 github項(xiàng)目

下載地址為：

https://github.com/ultralytics/yolov5

如果安裝了git可以使用git clone https://github.com/ultralytics/yolov5，沒有的話直接下載zip壓縮包也行，把壓縮包解壓到指定目錄就行。

3.安裝相關(guān)依賴庫和包

查看一下requirements.txt 里面的內(nèi)容并下載所有的依賴包
依次安裝，建議可以用清華源進(jìn)行安裝：
先把清華源設(shè)置成默認(rèn)：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

再依次安裝：

pip install tqdm
pip install scipy
pip install pyyaml
pip install matplotlib
pip install opencv-python==4.1.2.30
pip install requests
pip install seaborn
pip install pandas

安裝pytorch需要注意一下：
還是要先換源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后再用下面的命令代碼確認(rèn)

conda config --set show_channel_urls yes

之后進(jìn)入官網(wǎng)https://pytorch.org/找到合適的版本，如果你是安裝cpu版

運(yùn)行conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

如果你是安裝GPU版

運(yùn)行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1
這里個(gè)人的計(jì)算機(jī)配置不一樣，就拿我的來說cuda10.1可以運(yùn)行，cuda11無法運(yùn)行GPU版，這里可以多試幾次找到適合自己的版本。

4.驗(yàn)證

在剛剛建好的yolov5環(huán)境下啟動(dòng)python

python
#輸入庫
import torch
#查看版本
print(torch.__version__)

CPU版如果到這步不報(bào)錯(cuò)，就說明安裝成功了。

GPU版需要再運(yùn)行一些代碼查看

#查看gpu是否可用
torch.cuda.is_available()
#返回設(shè)備gpu個(gè)數(shù)
torch.cuda.device_count()

一切正常的話，GPU版的pytorch就安裝成功了

二、運(yùn)行detect.py文件

在建好的yolov5環(huán)境下輸入：

python detect.py

會(huì)默認(rèn)下載最小的yolov5s.pt文件
檢測(cè)結(jié)果如下：

總結(jié)

總的來說還是比較簡(jiǎn)單的，除了yolov5s.pt模型，yolov5還有

V3.1權(quán)重文件下載不下來的，可以通過下面的鏈接下載

http://xiazai.jb51.net/202104/yuanma/yolov_jb51.rar

到此這篇關(guān)于yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建過程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)yolov5 win10 CPU與GPU環(huán)境搭建內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！