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一、下载yolo5项目
二、安装miniconda#xff08;建议不要安装在C盘#xff09;
三、安装CUDA
四、安装pytorch
五、修改配置参数
六、修改电脑参数
七、启动项目 博主硬件#xff1a;
Windows 10 家庭中文版 一、下载yolo5项目
GitHub - ultralytics/yolov5:…目录
一、下载yolo5项目
二、安装miniconda建议不要安装在C盘
三、安装CUDA
四、安装pytorch
五、修改配置参数
六、修改电脑参数
七、启动项目 博主硬件
Windows 10 家庭中文版 一、下载yolo5项目
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch ONNX CoreML TFLiteYOLOv5 in PyTorch ONNX CoreML TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.https://github.com/ultralytics/yolov5
用pycharm打开项目 二、安装miniconda建议不要安装在C盘
Miniconda — conda documentationhttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#
打开conda黑窗口 创建yolo5的虚拟环境
conda create -n yolo5 python3.8 激活环境
conda activate yolo5 cd 到yolo5项目根目录下 安装环境
pip install -r requirements.txt 卸载torchvision和torch可能上面安装的时候这两个依赖本就安装不成功
pip uninstall torchvision
pip uninstall torch
三、安装CUDA
查看本机显卡信息
nvidia-smi 安装教程windows下CUDA的卸载以及安装
下载地址博主安装的是11.3.0版本
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 不要安装在C盘。 四、安装pytorch
conda install pytorch1.10.0 torchvision0.11.0 cudatoolkit11.3 -c pytorch -c conda-forge
验证是否反正成功
python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) 五、修改配置参数
由于咱们电脑配置太低需要降低启动参数。修改train.py文件 注意如果你没有独显上面的device参数就填写cpu而不是0 import torch, gcgc.collect()
torch.cuda.empty_cache()
六、修改电脑参数 一路确定下去就可以了然后需要重启电脑。
七、启动项目
