安装yolov5_yolov5下载

准备：

1.yolov5 压缩包 

2.Anaconda管理工具

3.Pycharm开发工具

4.CUDA和cuDNN（有好的N卡显卡推荐安装CUDA，可加速训练,缩短训练时间)

5.torch和torchvision

一、安装yolov5

 下载地址 https://github.com/ultralytics/yolov5.git

 

 下载后解压到本地

 二、安装Anaconda

 下载地址 https://www.anaconda.com/download/

 （注意不要装在C盘里）

下载安装后在“开始”列表中找到点击，等待界面打开，如下：

 然后创建python的虚拟环境，步骤如图所示

 三、安装Pycharm

 略

安装完Pycharm后，启动Pycharm，打开yolov5项目，安装项目依赖

进入之前创建的python虚拟环境

 下载依赖  输入： pip install -r requirements.txt   

（注：此方法是境外下载，速度极慢，基本都会下载失败，不推荐此下载方法，推荐使用镜像下载方法，输入：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt   ）

 因为pip install -r requirements.txt   默认下载的torch是CPU版本，若要进行AI训练，推荐torch使用GPU版本。当下载完依赖，可以试运行下该项目：

 找到detect.py文件，右键运行

 你会发现缺少一个 yolov5s.pt的文件，导致运行不成功，这个只需等待它自动下载完，再次运行

 当出现这个时，说明运行成功，在项目目录中找到黄色框中对应位置，查看运行结果

四、安装CUDA和cuDNN

CUDA下载地址：https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

 注意1：

首先确认你的电脑显卡支持的CUDA最高版本，可通过Win+R，输入cmd进入控制台

 

 输入nvidia-smi ，下载的CUDA不要高于所示版本

 注意2：

进入pytorch官网（https://pytorch.org/），查看torch支持的CUDA版本，再下载对应版本的CUDA

下载CUDA

可下载旧版本

下载完成即可安装，安装过程中会自动配置环境，可以不用管环境

下载cuDNN

下载地址：https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn

 cuDNN下载需要登陆账号，而且需要科学上网才能访问

选择CUDA版本的对应cuDNN版本，下载

 将下载下来的cuDNN压缩包解压，解压后的目录如下

 

 将每个文件夹下的所有文件移动覆盖到CUDA安装目录下的对应文件下

五、torch和torchvision

地址：https://pytorch.org/

Compute Platform 一栏，根据你下载的CUDA版本选择对应项

Run this Command 一栏，复制其内容，在python虚拟环境中粘贴下载

（注：此方法下载速度极慢，不推荐，推荐使用下载文件到本地安装）

在Run this Command 一栏内容中，有一个网址链接，打开那个链接，

 需要下载这2个红框标注的文件，点击进入，选择你需要的版本，点击即可下载

例如：我选的是

 其中，cu117表示cuda的版本为11.7.x，cp310表示python的版本为3.10.x,win表示windows系统

 根据自己的cuda、python版本选择对应的文件下载，torchvision同上

都下载完成后，进入python虚拟环境（win+r -> cmd -> activate 环境名称），现在卸载掉原来的torch,输入 pip uninstall torch,再输入y

卸载完成后，继续输入 pip install 下载的文件名(包括扩展名）

例如：

至此，所有安装配置都已完成！