Win10下配置Pytorch目标检测_python目标检测环境搭建

一、Anaconda下载安装（官网和清华源）

          1.Anaconda官网首页地址：Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform

          2.清华源Anaconda地址：

  https://repo.anaconda.com/archive/

  Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

        3.下载完成后将会得到exe文件，双击即可开始安装

         4.安装开始之后到这里根据下图打勾之后点击Install
（打勾即为使用自动配置环境变量，使用自动配置的环境变量之后在cmd中就可直接运行conda命令，python命令等。）

          5.安装完成后，测试Anaconda是否安装配置成功。WIN+R键调出运行窗口，输入cmd回车

二、Pycharm下载

          1.下载地址：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

        

         2.安转时勾选

 三、配置环境

        1、代码的下载地址是：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42

  

      2、找到已经安装好Anaconda打开，切换到国内的源来提高下载速度 ，命令如下：

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

       3、cmd进入到上面下载的yolov5代码目录下

        4、虚拟环境建立

conda create -n detectron2 python=3.8

       5、激活环境

conda activate detectron2

      6、pytorch安装（cpu版本的安装）

需要注意以下几点：

• 安装之前一定要先更新你的显卡驱动，去官网下载对应型号的驱动安装
• 30系显卡只能使用cuda11的版本
• 一定要创建虚拟环境，这样的话各个深度学习框架之间不发生冲突

我这里创建的是python3.8的环境，安装的Pytorch的版本是1.8.0，命令如下：首先进入pytorch官网 https://pytorch.org/

       7、pycocotools的安装

pip install pycocotools-windows

        8、其他包的安装

pip install -r requirements.txt
pip install pyqt5
pip install labelme

        9、在yolov5目录下执行下列代码

python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_yolov5训练模型_肆十二的博客-CSDN博客