pycharm:运行python的ide,当然也可以使用cmd的方式去运行,用pycharm这种ide的话开发起来舒服一下(前提是配置到位)。 二、Anaconda、pytorch、pycharm安装、yolov5下载 1、Anaconda安装 去清华的镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda,我这里安装的是5.2.0的版本Anaconda3-5.2.0-Wind...
anaconda (python package管理工具):anaconda.com/ 安装yolov5训练所需的第三方库: 检查是否正确安装好anaconda。 windows+r打开cmd,输入 conda -V。若出现版本号,则安装成功。 2.新建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=x.x -y # 例如 conda create -n yolov5 python=3.7 -y 虚拟环境新建成...
要在Anaconda中安装YOLOv8,你可以按照以下步骤进行操作: 创建新的conda环境: 为了避免不同项目之间的库版本冲突,建议为每个项目创建一个独立的conda环境。打开Anaconda Prompt,输入以下命令来创建一个名为yolov8的新环境,并指定Python版本为3.8(YOLOv8通常支持Python 3.8及以上版本,但具体版本可能因YOLOv8的更新而有所...
步骤4:验证环境配置在Anaconda Prompt中,运行以下命令来启动Python并导入YOLOv5: python -c "import yolov5" 如果环境配置成功,您将看到YOLOv5被成功导入的消息。现在您可以在Anaconda环境下配置运行YoloV5的PyTorch环境了。请注意,在运行YOLOv5时,您可能需要调整一些参数以适应您的项目需求。此外,YOLOv5是一个大型模型...
2 安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/download 选择跳过注册,选择对应版本,进行下载 拷贝安装程序到Linux子系统中,根据默认选项进行安装 # 安装anacondabash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh Please, press ENTER tocontinue>>> ENTER
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俗话说,环境配不对,学习两行泪,首先我们需要安装Anaconda(Anaconda安装非常简单并且百度上有大量资料),然后创建一个专门用来训练YOLOv5的虚拟环境。按win+r打开“运行对话框”,输入“cmd”打开cmd。输入下面代码创建虚拟环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
打开Anaconda Navigator — yolov5test — CMD.exe Prompt,粘贴命令,回车即可。安装完成如下图: 五,选择性安装OpenCV 打开【anaconda navigator】-yolov5test,点选下图所示【Enviroments】,将下拉单选成【ALL】,然后搜索【opencv】,选中点击apply完成了安装。
window环境下,首先安装anaconda,便于创建pytorch环境。安装直接百度。 第一步:从github下载压缩包 https://github.com/ultralytics/yolov5 如果英语看着费劲,可以参考这个博主的汉化版 :https://github.com/wudashuo/yolov5 下载好zip压缩包,解压之后放入一个工程目录,准备开始第二步。
进入anaconda prompt 新建一个YOLO-GPU-TensorFlow2的开发环境 conda create -n YOLO-GPU-TensorFlow2 python=3.9 注意这里是错误之源,太高的python版本会导致 直接y进入安装 接着进入空间中 conda activate YOLO-GPU-TensorFlow2 直接pip下载: pip install tensorflow-gpu==2.5.1 -i https://mirrors.aliyun.com...