1.环境准备

1. Windows 10
2. Anaconda（基于Python3.9），已配置好环境变量
3. yolov5相关的代码、权重文件等，已经打包整理好，可以通过百度网盘绿色下载。链接: https://pan.baidu.com/s/1okVkfpqjI5wD6PigK-AH0w?pwd=yscw 提取码: yscw

2.在Anaconda中创建虚拟环境

Anconda除了提供丰富的科学包外，还可以通过创建虚拟化境的方式用于进行环境隔离。虚拟环境的隔离有效避免了不同的Python项目需要依赖模块的版本不同导致的各种冲突。这里提供一种图形化操作方式。
（1）打开Anaconda Navigator

（2）依次点击一下两个按钮，然后在弹出的表单里面填写环境的名字和Python的版本，（例如，环境的名字：DL，Python版本为3.9）


注：需要仔细看好虚拟环境在哪个目录下，这个路径后面在PyCharm中会用到
（3）打开Anaconda Prompt，使用以下命令可以查看当前有哪些虚拟环境

conda env list

可以看到，base环境是下载Anaconda自带的，DL是刚才我们新建的。
可以使用下面的命令进入DL环境

conda activate DL

在这个全新的环境下可以下载Python项目依赖的模块。

4.安装PyTorch和部署yolov5代码

（1）如果电脑没有配备GPU显卡，可以先使用CPU版本的PyTorch，对于初学者不会有太大影响，安装起来也比较简单。
访问：PyTorch官网

点击上述配置就生成了在conda prompt下的安装命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

回到刚才新建的DL环境，直接输入该命令，运行即可。然后安装完毕，可以使用下面的命令查看当前环境下已经安装好的模块和版本信息

pip list

（2）yolov5代码部署和测试

• 在前面提供的网盘地址中，可以下载“yolov5-4.0.zip”，与之相匹配，权重文件也要下载对应4.0版本的（共计四个.pt文件，比较大）。
• 把yolov5-4.0解压缩后，放在一个不含有中文字符的路径下：（建议放在一个空间比较大的位置）

• 下载权重文件后，移动到yolov5-4.0\weights目录下：

• 在DL环境下通过requirements.txt来安装yolov5依赖的模块：

pip install -r requirements.txt

可能会出现下面的报错：解决办法是解压缩网盘中的“pycocotools2.0.2.rar”的两个文件夹移到新建的DL环境下（需要先找到Anaconda安装包的位置！）

以我的路径为例，是：

D:\Software_Download\Anaconda_Install\Anaconda3\envs\DL\Lib\site-packages

移动后如下图所示：

重新执行刚才的命令，就不会报错了。

• 运行测试程序：在DL环境的命令行中输入以下命令：

python detect.py --source data\Images\bus.jpg --weights weights\yolov5s.pt --img 640

可能会出现以下报错：

这是PyTorch代码的小问题，修改方法：找到DL环境的目录，进入Lib\site-packages\torch\nn\modules例如：

D:\Software_Download\Anaconda_Install\Anaconda3\envs\DL\Lib\site-packages\torch\nn\modules

打开upsampling.py，大概在151行的位置，进行如下修改：

return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)

再次运行之前的测试语句，不会报错了，显示的结果如下所示：

• 查看结果：根据上图的提示，可以看到生成的图片上面有了识别出来的候选框。
  

5.在PyCharm中运行yolov5代码

我们知道，PyCharm是Python代码的编辑器，需要选用合适的解释器才可以正确地运行，也就是说需要选择合适的环境，才能找到程序依赖的模块。
这里使用PyCharm2022.2.2版本（个人感觉新版的界面不是很好看，不太习惯）
（1）鼠标点击yolov5-4.0文件夹，拖拽，放到PyCharm图表上，然后点击信任该文件夹，就可以打开整个代码文件夹了。如下图所示，当我们没有选择Python环境（解释器）的时候，界面会有清楚的提示，此时不可以运行代码。（最上面和右下角，都有提示）

（2）点击右下脚 <No Interpreter>，点击 Interpreter Settings，弹出了对话框。点击右上角Add Interpreter，按下图操作，选择DL环境下的Python解释器：

然后确认，对话框关闭以后就可以看到环境已经选中了我们刚才创建的DL环境，修改一下python程序中weights的路径，就可以运行代码了。

我在搭建环境的时候也遇到了一些小问题，主要参考了以下几篇博客，解决了自己的问题，因此非常感谢大佬们的经验分享！！也真心希望我整理的内容可以帮助到yolov5的初学者！

参考资料：

1. 史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件
2. 【 解决anaconda中安装pycocotools报错：ERROR:Could not build wheels for pycocotools, which is required to i】
3. Yolov5学习第一周–Win10系统yolov5环境搭建全过程
4. YOLOV5 | AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 问题解决 亲测有效