google colab跑yolov5
时间: 2025-02-21 08:43:01 浏览: 63
### 如何在Google Colab上运行YOLOv5
#### 创建并配置Colaboratory文件
为了启动项目,需先创建一个新的Google Colaboratory文件。此过程类似于Jupyter Notebook的操作流程,在完成文件建立之后,通过路径`修改->笔记本设置->GPU`来指定所需的硬件加速器为GPU[^3]。
#### 连接至Google Drive
为了让Colab能够访问存储于Google Drive的数据集以及保存训练成果,应当执行挂载命令以便连接云端磁盘:
```python
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
```
#### 获取YOLOv5源码
接着利用Git工具从官方仓库拉取最新的YOLOv5版本,并放置于工作目录下:
```bash
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git /content/yolov5
```
这一步骤完成后可以在MyDrive中查看到已下载的yolov5文件夹[^4]。
#### 安装必要的Python包
确保所有必需的软件包都已被正确安装,可以通过如下指令一次性获取全部依赖项:
```bash
%cd yolov5/
!pip install -r requirements.txt
```
#### 修改配置文件适应自定义需求
针对特定应用场景可能需要调整部分超参数或是网络结构设定,比如编辑`prepare`脚本内的选项、更新`voc.yaml`描述符以及微调预设模型架构如`yolov5s.yaml`等[^1]。
#### 防止会话意外中断措施
考虑到长时间作业可能导致浏览器标签页休眠从而引发断线风险,推荐采用定时发送心跳信号的方法维持活动状态,具体实现方式可参考相关文档说明。
#### 断点续训机制支持
对于耗时较长的任务而言,中途暂停后再恢复的能力显得尤为重要。为此应提前规划好相应的策略,例如定期备份权重文件或将中间结果上传至远程服务器作为存档。
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