yolov5环境配置及训练coco128数据集

本人小白一个，最近在学习yolov5网络，于是跟着网上的教程配置环境训练等，出现了很多错误，可能会比较乱，先说声抱歉。现在总结一下，算是理清下自己的思路，希望对各位也有些帮助。

环境配置：推荐安装Cuda10.2+cudnn 7.6.5+torch 1.9.0 +torchvision 0.10.0

先按安装orch在安装torchvision，否则会报错

参考连接史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件_python_想到好名再改-DevPress官方社区

这个连接中的代码，建议使用yolov5-3.1，我在使用1.0时在训练coco128数据集时，会出现 P R等值为0的情况，根据网上所说的降低版本仍然不行（之前我用的版本是cuda11.3及其相关匹配版本。）

cuda连接：CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer

cudnn连接如下：

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

这两个连接是官网下载，或者使用下面的命令也可以（应该是，记不太清了）

如果没有找到自己想安装的版本，可以看看下面的连接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如其中的

表示cuda11.3+python3.8+win64

 下载完，自己所需要的版本后，在自己的环境中pip install +包名 即可，如：

pip install torch-1.10.0+cu102-cp37-cp37m-win_amd64.whl

建议先安装anaconda，创建一个虚拟环境（比如我的是yolov5test），都安装在自己的虚拟环境中。

在conda虚拟环境中安装cuda，cudnn：

1. 
   conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
2. 
   conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

 激活：安装后打开anaconda prompt，输入activate+ 自己的环境名字 即可，如：activate yolov5test，

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