YOLOv5入门实践（1）— 基础环境介绍及搭建

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv5基础知识入门系列和YOLOv5源码中的参数超详细解析系列学习完成之后，接着就进入YOLOv5入门实践系列了。为了让大家能够清楚地了解如何用YOLOv5去进行实践，本篇文章就简单给大家介绍一下YOLOv5基础环境及搭建，希望大家学习之后能够有所收获！🌈

🚀1.基础环境介绍

💥💥1.1 CUDA

💥💥1.2 cuDNN

💥💥1.3 Anconda

💥💥1.4 Python

💥💥1.5 Pycharm

💥💥1.6 Pytorch

🚀2.安装Python和Pycharm

🚀3.安装CUDA和cuDNN

💥💥3.1 CUDA的下载与安装

💥💥3.2 cuDNN的下载与安装

🚀4.安装Anaconda

🚀5.安装Pytorch

🚀6.配置YOLOv5环境

🚀1.基础环境介绍

💥💥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程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序，利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。它将GPU视作一个数据并行计算设备，而且无需把这些计算映射到图形API。操作系统的多任务机制可以同时管理CUDA访问GPU和图形程序的运行库，其计算特性支持利用CUDA直观地编写GPU核心程序。

CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++、Python、Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。

CUDA在软件方面组成有：一个CUDA库、一个应用程序编程接口（API）及其运行库(Runtime)、两个较高级别的通用数学库，即CUFFT和CUBLAS。CUDA改进了DRAM的读写灵活性，使得GPU与CPU的机制相吻合。另一方面，CUDA提供了片上（on-chip）共享内存，使得线程之间可以共享数据。应用程序可以利用共享内存来减少DRAM的数据传送，更少的依赖DRAM的内存带宽。

CUDA的架构中引入了主机端（host）和设备（device）的概念。CUDA程序中既包含host程序，又包含device程序。同时，host与device之间可以进行通信，这样它们之间可以进行数据拷贝。

主机(Host)：将CPU及系统的内存（内存条）称为主机。
设备(Device)：将GPU及GPU本身的显示内存称为设备。
动态随机存取存储器(DRAM)：Dynamic Random Access Memory，最为常见的系统内存。DRAM只能将数据保持很短的时间。为了保持数据，DRAM使用电容存储，所以必须隔一段时间刷新（refresh）一次，如果存储单元没有被刷新，存储的信息就会丢失。（关机就会丢失数据）

典型的CUDA程序的执行流程如下：

分配host内存，并进行数据初始化；
分配device内存，并从host将数据拷贝到device上；
调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算；
将device上的运算结果拷贝到host上；
释放device和host上分配的内存。

💥💥1.2 cuDNN

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速，它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序，而不必花时间在底层GPU性能调整上。cuDNN的加快广泛使用的深度学习框架，包括Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PyTorch和TensorFlow。已将cuDNN集成到框架中的NVIDIA优化深度学习框架容器，访问NVIDIA GPU CLOUD了解更多信息并开始使用。

说明：♨️♨️♨️

CUDA与cuDNN的关系：

CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具，比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候，并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。

💥💥1.3 Anconda

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了Conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包Conda和Python）。Anaconda利用工具/命令Conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下Conda、Anaconda这些概念的差别。

Conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Conda的设计理念——Conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

Anaconda具有如下特点：

开源
安装过程简单
高性能使用Python和R语言
免费的社区支持

💥💥1.4 Python

Python 是由荷兰人吉多·罗萨姆于 1989 年发布的。Python 的第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 的官方定义：Python 是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。通俗来讲，Python 是一种少有的、既简单又功能强大的编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。

Python 在通用应用程序、自动化插件、网站、网络爬虫、数值分析、科学计算、云计算、大数据和网络编程等领域有着极为广泛的应用，像 OpenStack 这样的云平台就是由 Python 实现的，许多平台即服务（PaaS）产品都支持 Python 作为开发语言。近年来，随着 AlphaGo 几番战胜人类顶级棋手，深度学习为人工智能指明了方向。Python 语言简单针对深度学习的算法，以及独特的深度学习框架，在人工智能领域编程语言中占重要地位。

💥💥1.5 Pycharm

PyCharm是由JetBrains公司开发的一款Python开发工具，在Windows、Mac OS和Linux操作系统中都可以使用，是一种Python IDE(Integrated Development Environment，集成开发环境)，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。

💥💥1.6 Pytorch

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学的Torch。它是美国Facebook公司使用Python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上开源了PyTorch。PyTorch不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。

PyTorch基于Python语言，并提供了高级的神经网络接口，可以用于构建和训练各种深度学习模型。它的设计理念是灵活性和易用性，并且提供了动态图的特性，使得用户可以根据需要自由地定义和修改计算图。在PyTorch中，计算图由张量（Tensor）和函数（Function）组成。张量是一种多维数组，类似于NumPy的数组，可以在GPU上进行加速计算。函数则表示张量之间的操作，当张量通过函数进行计算时，会构建一个计算图。这个计算图可以自动求导，即计算张量对于某个变量的导数，这对于训练神经网络非常重要。PyTorch还提供了丰富的工具和库，用于数据加载、模型构建、优化器、损失函数等等，使得用户可以快速地构建和训练各种深度学习模型。此外，PyTorch也支持分布式训练和部署到生产环境中。

PyTorch提供了两个高级功能：

具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）；
包含自动求导系统的深度神经网络。

目前，很多知名公司都在使用PyTorch，除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构也都采用了PyTorch。TensorFlow和Caffe都是命令式的编程语言，而且是静态的，即首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次地使用相同的结构，如果想要改变网络的结构，就必须从头开始。但是对于PyTorch，通过反向求导技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，而且其实现速度快。正是这一灵活性是PyTorch对比TensorFlow的最大优势。另外，PyTorch的代码对比TensorFlow而言，更加简洁直观，底层代码也更容易看懂，这对于使用它的人来说肯定是一件令人激动的事。✅