Yolov5环境部署步骤记录

news2024/11/15 3:34:24

目录

    • 1.Anaconda
      • 1.1 虚拟环境
        • 1.1.1 虚拟环境手动配置Pytorch库
    • 2.Pycharm社区版
      • 2.1 Yolov5源码下载
      • 2.2 Pycharm设置
    • 3. Yolov5
      • 3.1 安装所需的插件
      • 3.2 运行detect.py


1.Anaconda

安装,Anaconda3-5.3.1-Windows-X86_64.exe,装好之后;
配置环境变量,这样我们在自己的CMD以及Pycharm终端里,也能使用Conda命令;

在这里插入图片描述

1.1 虚拟环境

新建YoloV5所需要的虚拟环境:
conda create -n yolov5 python=3.7
出现Done后,表示新环境创建成功。

1.1.1 虚拟环境手动配置Pytorch库

进入Pytorch官网,https://pytorch.org/
点击Install,由于笔记本没有独显,选择如下图配置。(稍晚会用带GPU的来测试)

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

激活上面Yolov5的虚拟环境,输入上图的conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch;
等待,直到出现Done导入成功。

2.Pycharm社区版

特别注意!
要安装2021.3.2版本的Pycharm,目前2022.3.2版本的不兼容旧的Conda环境解释器配置;
安装过程,略。

2.1 Yolov5源码下载

进入Github,https://github.com/ultralytics/yolov5,本次使用的V7.0的源码版本
下载-解压至硬盘,右键解压出来的文件夹,用Pycharm打开,信任该项目。

2.2 Pycharm设置

单击右下角的解释器设置(或者点选直接添加解释器)

在这里插入图片描述

选择Conda环境---现有环境
解释器选择部署电脑上的Anaconda3\envs\xxx\python.exe
Conda可执行文件选择anaconda3\Scripts\conda.exe
选完之后,点击确认。

在这里插入图片描述

给Yolo项目指定虚拟环境的解释器。

在这里插入图片描述

3. Yolov5

3.1 安装所需的插件

找到项目下的requirements.txt文件,复制命令;
在终端install相应的插件(记得科学上网),如果我们手动导入了pytorch,应该可以把对应的单行注释掉。

在这里插入图片描述

安装过程后,一般会遇到一个编码错误,可以把本机电脑(控制面板---时钟区域--数字格式)设置成全局UTF-8;
之后重新pip install -r requirements.txt 解决;

在这里插入图片描述

3.2 运行detect.py

找到目录下的detect.py,运行。

在这里插入图片描述

遇到报错提示,cannot import name ‘OrderedDict‘ from ‘typing‘
可以先在虚拟环境安装该插件,pip install typing_extensions;
双击定位错误位置maxvit.py,新增代码,让OrderedDict从typing_extensions导入;

在这里插入图片描述

再次执行,应该会自动安装yolov5s.pt,记得科学上网!
如果手头已经安装好了,可以提前把该文件放在yolov5-master目录下;
执行后,出现下图,跑通的Demo图片在下图的路径中,也表示环境部署完成!

在这里插入图片描述

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