YOLOV5环境配置
时间: 2025-02-02 13:07:52 浏览: 43
### YOLOv5 环境搭建教程
#### 一、准备工作
为了顺利搭建YOLOv5的运行环境,建议先创建一个新的Python虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系。这可以通过Anaconda或`venv`模块实现[^2]。
对于使用Anaconda的用户来说,在命令行工具中输入如下指令可以快速建立新的环境并激活它:
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5
```
如果偏好于不使用Anaconda,则可采用标准库中的`venv`方式代替:
```bash
python3 -m venv yolov5-env
source yolov5-env/bin/activate # Linux 或 macOS 下
.\yolov5-env\Scripts\activate.bat # Windows 下
```
#### 二、克隆YOLOv5仓库
接下来需要获取YOLOv5源码,通过Git将官方GitHub上的最新版本下载至本地计算机上:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 三、安装必要的软件包
进入YOLOv5所在的文件夹之后,执行下面这条命令即可按照需求列表自动完成所有必需第三方库的安装工作[^1][^3]:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此操作会读取位于当前路径下的requirements.txt文档,并依据其中指定的内容依次加载对应的PyPI资源。
#### 四、验证安装成功与否
最后一步是要确认整个流程无误地完成了设置。可以在终端里尝试导入一些核心组件来进行简单的测试,比如:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
print(torch.cuda.is_available())
```
上述代码片段用于检查CUDA是否可用以及能否正常加载预训练权重模型;即使是在仅支持CPU运算的情况下也应当能够顺利完成而不会报错。
阅读全文
相关推荐

















