YOLOv5环境配置可以分为以下几个步骤,以确保您的环境能够顺利运行YOLOv5。以下是一个详细的配置指南: 1. 安装YOLOv5所需的Python环境 安装Anaconda: Anaconda是一个流行的Python数据科学和机器学习平台,它包含了大量的科学计算包。建议从Anaconda官网下载并安装。 创建虚拟环境: 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境,可以隔...
打开CMD,激活你所配置的环境 进入你解压好的yolov5文件路径 activate csdn_yolo cd C:\me\yolov5-4.0\yolov5-4.0(cd到你自己安装yolov5的文件路径) 输入pip install -r requirements.txt 1. 2. 3. 那么我们yolov5所需要的环境就配置好了 3.下载Yolov5权重文件 链接:https://pan.baidu.com/s/19ug7l4BT...
3、yolov5_demo运行 3.1安装库 接下来对yolov5工程所需的库进行安装,官方代码里面requirement.txt中已经列出了所需要的库,我们只需要在终端Terminal中输入命令即可,可以看到刚才选择编译器之后,我们的终端命令行前面会出现(虚拟环境名),这就表示我们现在的操作都是在虚拟环境中进行的,包括安装相关的库。 pip install-...
1 下载yolov5-6.0的代码及权重yolov5s.pt 2 替换清华镜像源 3 安装包 4 运行程序 设置交换分区 1 安装Jtop监控运行 2 增加Swap分区大小 配置cuda10.2环境 安装tensorrtx 回到顶部 安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1,Python为3.6.9,CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch,torch...
1、安装Anaconda3(我的版本),配置好环境变量(不同版本环境变量文件可能不同) 2、安装电脑对应的显卡版本驱动(NVIDIA GeForce GTX 1050) 3、安装CUDA(10.2版本),成功安装后再安装cuDNN(一定是对应于CUDA版本) 4、安装pytorch,配置pytorch环境,克隆yolov5包 1、Anaconda3安装 史上最全最详细的Anaconda安装教程 官网...
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py 一、了解所需配置 1.1 CUDA 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(Compute Unified Device Architecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编...
1、首先看我之前的有关anaconda的下载,之后学会基本的环境搭建,下文都是利用anaconda对环境进行操作 zhuanlan.zhihu.com/p/61 2、首先开始创建一个环境 在环境创建的间隙,去github上去下载有关yolov5的文件,要是github打不开去看(处理github打不开)之后 选择合适的版本下载,我们这里选6.1 下载到桌面后,解压缩(最...
环节2.yolov5依赖库安装与环境配置: 1)安装yolov5。上述前提条件完成后,打开cmd输入如下代码(注意一定要是6.0版本的): pip install yolov5==6.0.0 2)卸载cpu+torch。yolov5这个库需要依赖torch库,但是torch库默认安装了device类型为cpu,不能用于yolov5,因此之后需要把安装的torch库给卸掉,装一个device类型为GPU...
一、环境准备 第一步:安装anaconda 安装Anaconda和Git 在开始配置环境之前,我们需要安装Anaconda和Git。Anaconda是一个流行的Python发行版,其中包含了很多科学计算和机器学习所需的包和库,而Git则是一个版本控制系统,可以帮助我们方便地下载和管理yolov5的代码。