在后面的步骤中进行构建GPU环境需要使用到CUDA、CUDNN(前者是能够辅助使用显卡进行并行计算的,后者是专门用于深度神经网络的SDK库来加速深度学习的速度的),以及对应CUDA的一个库pytorch库,一定要确定好版本后来进行安装。 确认版本的顺序:确认CUDA版本 -> 根据CUDA确认CUDNN、pytorch版本,下面是来确认自己的电脑硬件相匹...
默认yolov5的安装可能会装1.24版本的numpy,但是训练模型所用的train.py不能用1.24版本的numpy。因此需要对numpy库的版本进行调整,接着打开cmd输入以下代码: pip install numpy==1.22.0 至此yolov5环境配置完成。 环节3.图片(数据)标注: 使用labelimg等进行图片标注十分麻烦,还要转xml等等一系列操作,推荐一个网站。这...
首先创建虚拟环境并激活。conda常用指令如下: 创建虚拟环境: conda create -n [虚拟环境名] python=[版本] 点“y” 显示虚拟环境: conda env list 激活虚拟环境: conda activate + [虚拟环境名] 4.安装pytorch-gup版的环境 由于pytorch的官网在国外,下载相关的环境包是比较慢的,所以我们给环境换源。在pytorch环...
配置环境,我没有什么可说的,网上教程一抓一大把,这里我推荐的是史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件. 需要注意的是,看好自己电脑是否有英伟达显卡,没有的话,pytorch需要按照CPU版本的。 三、运行yolo报错 1、本人环境 conda 23.7.4 PyCharm 2023.2.1 (Professional Edition) Python 3.8.18 Pytorch 2.0....
1. 环境&基础知识 代码下载地址:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 系统:win10 编译环境: Package Version --- --- torch 1.6.0+cpu # 主要 torchvision 0.7.0+cpu # 主要 tensorflow 2.3.1 # 主要 tensorboard 2.3.0 matplotlib ...
yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建 4.验证 二、运行detect.py文件 总结 前言 最近实习任务为黑烟检测,想起了可以尝试用yolov5来跑下,之前一直都是用的RCNN系列,这次就试试yolo系列。 一、安装pytorch 1.创建新的环境 打开Anaconda Prompt命令行输入 创建一个新环境,并激活进入环境。
环境部署:为了简化文章,对应步骤我会提供参考csdn文章。推荐有环境配置经验的人结合gpt进行环境部署。 项目运行平台:pycharm 或者 eclipse平台 基于框架:anaconda-基于python3.6 pytorch 1.10.2-cpu版本 参考安装资料: https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304?spm=1001.2014.3001.5506 ...
1）在命令行输入代码安装yolov5，注意版本必须为6.0。2）卸载默认的cpu+torch库，为yolov5安装一个device类型为GPU的torch库。3）使用命令行安装cuda+torch。4）在PyCharm中输入代码，检查安装情况。5）调整numpy库版本，确保训练模型所用的train.py不使用1.24版本的numpy。至此，yolov5环境配置完成。...
因为pytorch这块安装有 cpu only的版本 所以我掉了很多次坑 参考:Windows环境下Anaconda3安装配置pytorch详细步骤(踩坑汇总) Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系 注意版本是否对应! pytorch官网:https://pytorch.org/ 根据你的需求生成安装命令,(后缀的 -c pytorch不删 是走官网下载,可以尝试删除) ...