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...
5.1.2 准备训练集和验证集 训练集用来训练模型,验证集用来评估模型的效果。我们需要把数据集分成训练集和验证集。这里我们运行split_train_val.py就可以自动帮我们生成训练集和验证集, 注意脚本里的一些代码需要根据你自己的需求来改(如果打开代码发现中文注释乱码就切换一下编码方式重新打开): # coding=utf-8#这个...
当然可以不训练这个了,自己随便搞个test训练训练(这个test训练集 由labelimg工具协助生成) labelimg相关使用可以参考下面的部分传送门 开始训练python ..\train.py --data test\test.yaml --epochs 3 --batch-size 2 --weights ..\runs\train\exp26\weights\last.pt --nosave --cache(注意我这里传了不少参数...
将安装好的预训练模型放在YOLO文件下。 3.安装yolov5的依赖项 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...
一、Anconda环境搭建 提醒:所有操作都是在anconda的yolo的环境下进行的,在创建yolo环境后,之后每次进入CMD都需要切换到yolo环境中去(否则进入默认的base环境中) 下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads(下载对应版本anconda即可)
一、运行环境 1、系统:windows10 (无cpu) 2、yolov5版本:yolov5-5.0 3、python版本:py3.8 在创建虚拟环境前需要先把miniconda3和pytorch安装好。 二、虚拟环境搭建 1、打开Anaconda Powershell Prompt(miniconda3)终端,执行下面命令创建python虚拟环境 conda create -n your_env_name python=x.x ...
yolov5 CPU版环境安装 视频课 3分32秒 4 3种查看英伟达显卡CUDA版本的方法 视频课 1分25秒 5 cuda和cudnn下载和安装 视频课 7分43秒 6 yolov5 GPU版安装教程 视频课 2分27秒 7 划分数据集 视频课 3分9秒 8 yolov5训练自己的数据集 视频课 8分14秒 9 GPU云服务器训练数据集 视频课 12分11秒 10...
进入到pytorch环境的文件夹,在菜单栏输入cmd 再输入一次 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 1. 然后,我再测试一次,不报错了! 三、在PyTorch中安装Opencv 这一步很简单,先进入Anaconda Prompt控制台,激活PyTorch环境,下载opencv即可。
首先从官网上下载anaconda-py3.7-64版本,勾选这两项方便环境配置,如果安装时没有勾选这两项建议重新安装,并!重!启!,涉及到环境变量的改动都建议在修改后重启。 等待anaconda安装完进入environment界面,点击create,将新环境命名为yolov5test,python版本选择python3.7,点击ok,等待自动生成初始环境,之后即可关闭anaconda。
CPU:Intel® Xeon® CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz 2.40 GHz 显卡:RTX 3060 系统:Windows10 专业工作站版 1.搭建Python环境 打开Conda终端,创建Python3.7的Conda环境,输入 代码语言:javascript 复制 conda create-n py37_yolov5 python=3.7 创建完成后,需要安装pytorch。