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...
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...
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...
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 3.3.2 Pillow 7.2.0 PyYAML 5.3.1 # 这里列出了主要的...
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。
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。
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。...
登录之后可以下载对应的版本: 下载完成之后解压到某个目录下,再配置环境变量: 添加到环境变量中: 之后进入之前安装cuda的目录执行如下命名.\bandwidthTest.exe 显示以上信息就表示安装成功了。 同时需要安装cuda版本的torch,官方地址为(https://pytorch.org/) ...
1. 运行环境:window10,CPU,Visual Studio Code 2. 项目路径:dyh 的unbox_yolov5_deepsort_countingyolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数 项目 3. 环境配置 (1)下载代码文件 https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git (2)使用 anaconda 创建虚拟环境:conda create -n yolov5_pedest...