【全方位带你配置yolo开发环境】快速上手yolov5

news2024/12/23 14:31:54
 本文用于记录yolo开发环境的配置,以及我在配置中出现的各种问题,以供大伙参考。

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本人持续分享更多关于电子通信专业内容以及嵌入式和单片机的知识,如果大家喜欢,别忘点个赞加个关注哦,让我们一起共同进步~
目前目标检测入门小白。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

  • 一.安装 anaconda 与 pycharm
  • 二.创建anaconda开发环境
  • 三.创建pytorch开发环境
    • 3.1 安装pytorch
    • 3.2 下载yolo v5
    • 3.3 pycharm配置环境
    • 3.4 下载其他所需依赖库
    • 3.5运行detct.py
    • 3.6 问题


一.安装 anaconda 与 pycharm

参考:
anaconda 与 pycharm安装教程

pycharm是python开发的一个idle,anaconda可以把不同项目的python环境给区分出来,有兴趣的可以自行详细了解。

二.创建anaconda开发环境

conda create -n 名称 python=x.x(python版本)

输入 conda create -n pytorch1 python=3.8,在 base 环境中这条命令,就会创建一个新的虚拟环境,这个虚拟环境会安装一些基础的包

三.创建pytorch开发环境

进入之前创建号的pytorch1的环境

conda activate pytorch1

3.1 安装pytorch

1)官网下载,进入pytorch官网,选择需要的pytorch版本,复制指令到命令行进行下载。

在这里插入图片描述
pytorch支持英伟达显卡,因为我这电脑比较low所以用力cpu版本,如果你需要GPU版本的,注意查看你的CUDA版本,下载对应的版本。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

3.2 下载yolo v5

下载源码,发现在csdn的加速计划内,还是很方便下载的,下载后使用pycharm打开这个项目文件夹。
在这里插入图片描述
打开后的界面如下:在这里插入图片描述

3.3 pycharm配置环境

之前在ancanda中配置的环境,以及安装的pytorch如何加载到pytorch呢。
1)打开setting,找到这个界面。
在这里插入图片描述
2)点击add local interpreter在这里插入图片描述
3) 例如这样找到canda的路径,加载这个conda.exe文件即可在这里插入图片描述

3.4 下载其他所需依赖库

#需要导入的 requirements.txt 文件配置,里面包含 yolo5 运行所需依赖,在 Pycharm 的 Terminal 终端输入:
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.5运行detct.py

可能会出现报错,3.6有部分问题的解决方法,大家可以参考。
运行成功就可以看到识别好的图像了。
在这里插入图片描述

3.6 问题

1)下载过慢
这条指令直接从官网下载,服务器在国外,下载速度很慢会导致超出时间报错。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

解决方法:
更换下载源
将-c 后面的 pytorch 更换成需要的下载源的地址即可,如下是清华源的网站,如果以后需要下载其他包同样可以这样。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

如果感觉麻烦,可以选择直接把ancanda的下载源直接更改,一劳永逸。
2)报错

RuntimeError: Couldn’t load custom C++ ops. This can happen if your PyTorch and torchvision versions are incompatible, or if you had errors while compiling torchvision from source. For further information on the compatible versions, check https://github.com/pytorch/vision#installation for the compatibility matrix. Please check your PyTorch version with torch.version and your torchvision version with torchvision.version and verify if they are compatible, and if not please reinstall torchvision so that it matches your PyTorch install.

显然,根据报错信息得知:torch版本和torchvision版本不匹配。我们需要重装torch或者torchvision使得它们版本匹配。
可以参考 解决方法
我是在pycharm中下载torchvision的地方直接看到了两个库对应的版本,手动下载了对应版本的库,安装,解决了这个问题。

3)报错

RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singLeton dimension 3

出现这个错误是因为到models文件下的common.py添加v6.1的SPPF类并添加import warnings包, 其实根本原因是对应库的版本号不同,直接下载的权重文件版本太新。

根本方法是:

重新下载yolov5s.pt权重文件

下载地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

4)问题AttributeError: Can’t get attribute ‘SPPF’ on <module ‘models.common’ from ‘C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5\yolov5-5.0\models\common.py’>

解决方法和3一样,重新下载并加载权重文件。

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