windows系统部署yolov5.0环境变量
时间: 2025-06-27 11:03:56 浏览: 6
### 设置YOLOv5环境变量
在Windows系统中配置YOLOv5的环境变量涉及多个步骤,主要包括创建虚拟环境、安装依赖库以及配置必要的路径。以下是详细的说明:
#### 创建虚拟环境
为了确保项目的独立性和稳定性,建议使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境。
- 使用Anaconda创建名为`yolov5`的虚拟环境,并指定Python版本为3.8(推荐版本)。
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8
```
此操作基于引用中的描述[^1]和[^4]。
激活刚刚创建的虚拟环境:
```bash
conda activate yolov5
```
#### 安装PyTorch及相关依赖
根据引用内容[^5],需要特别注意PyTorch版本的选择以避免兼容性问题。可以执行以下命令安装适合的PyTorch版本:
```bash
conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
```
接着,在虚拟环境中通过pip工具安装其他必需的依赖项。进入YOLOv5项目根目录并运行以下命令:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤会自动解析并安装YOLOv5所需的全部依赖库。
#### CUDA与cuDNN支持
如果计划利用GPU加速训练,则需确认本地已正确安装CUDA驱动程序及其对应的cuDNN库。按照引用[^3]的内容,应将DLL文件放置至特定位置以便被识别:
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
```
同时更新系统的PATH环境变量,加入上述路径以及其他可能关联的位置。
验证当前设备是否能够正常调用GPU资源的方法如下所示:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
```
#### 导出ONNX模型
对于某些应用场景而言,可能会涉及到不同框架间的转换工作。例如从`.pt`格式转成更通用易部署的形式——如ONNX。具体实现方式可参照引用材料:
```python
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)
input_names = ["images"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
"yolov5s.onnx",
verbose=False,
opset_version=12,
input_names=input_names,
output_names=output_names
)
```
完成以上各环节之后,基本就可以认为完成了整个YOLOv5开发所需的基础准备工作!
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