linux部署yolov5 - CSDN文库

要在Linux上部署yolov5模型，您需要按照以下步骤进行操作： 1. 首先，从GitHub上下载官方yolov5代码。选择您需要的版本并下载zip文件[1]。 2. 解压下载的zip文件，并将权重参数文件（例如yolov5s.pt）放入yolov5-6.0文件夹中[1]。 3. 查看yolov5-6.0文件夹中的readme文件，确定所需的Python和PyTorch版本。 4. 前往PyTorch官网，找到与您的CUDA版本匹配的PyTorch版本，并复制相应的安装命令[1]。 5. 打开Anaconda prompt，创建一个名为yolov5的虚拟环境，并指定Python版本为3.7[1]。 6. 激活虚拟环境，在PyCharm终端中输入命令以激活虚拟环境[1]。 7. 使用conda安装所需的PyTorch和CUDA版本[1]。 8. 修改pip安装路径，使其安装到创建的虚拟环境而不是Base环境中[1]。 9. 下载requirements.txt文件中的依赖项[1]。 10. 配置ffmpeg环境，设置LD_LIBRARY_PATH和PKG_CONFIG_PATH环境变量[2]。 11. 构建和安装yolov5模型，使用cmake和make命令[2]。 12. 确保您的显卡信息与所选的tensorflow-gpu版本相匹配，并根据作者提供的版本对应关系选择正确的tensorflow-gpu版本[3]。完成上述步骤后，您就可以在Linux上成功部署yolov5模型了。请根据您的具体环境和需求进行相应的调整和配置。

相关问题

linux部署yolov8

要在Linux上部署YOLOv8模型，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，在你的Linux系统上克隆YOLOv8的TensorRT仓库。可以使用如下命令： ``` git clone https://github.com/FeiYull/tensorrt-alpha ``` 2. 进入克隆的仓库目录： ``` cd tensorrt-alpha/yolov8 ``` 3. 创建一个build目录，并进入该目录： ``` mkdir build cd build ``` 4. 使用CMake生成Makefile文件： ``` cmake .. ``` 5. 使用make命令编译源代码： ``` make -j10 ``` 6. 在推理之前，确保你已经准备好了模型文件（例如yolov8n.trt）和输入图像/视频文件。 7. 执行以下命令进行推理： ``` ./app_yolov8 --model=../../data/yolov8/yolov8n.trt --size=640 --batch_size=1 --img=../../data/6406407.jpg --show --savePath ``` 其中，--model参数指定了模型文件路径，--size参数指定了输入图像的尺寸，--batch_size参数定义了批量大小，--img参数指定了输入图像文件的路径，--show参数可视化结果，--savePath参数指定保存结果的路径。你还可以根据需要修改这些参数来适应你的需求。这样，你就可以在Linux系统上成功部署YOLOv8模型了。

linux 部署yolov7

### YOLOv7在Linux服务器上的安装与配置 #### 创建Conda虚拟环境为了确保依赖项之间的兼容性和隔离开发环境，在开始之前建议先创建一个新的Conda虚拟环境。对于YOLOv7而言，推荐使用的Python版本为3.7： ```bash conda create -n yolo7 python=3.7 ``` 激活新建的环境以便后续操作均在此环境中执行[^2]。 #### 安装PyTorch及相关库进入项目目录并按照官方文档指示来设置必要的软件包。考虑到CUDA的支持情况以及硬件条件，需谨慎选择合适的PyTorch版本。通常情况下可以直接通过`requirements.txt`文件来进行批量安装，但如果遇到网络不稳定导致某些特定包（如NVIDIA cuBLAS）下载失败的情况，则可考虑单独处理这些特殊组件或者更换更稳定的国内镜像源加速获取过程[^1][^5]。例如，当使用清华镜像源时，可以通过如下方式指定镜像地址完成安装： ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 这一步骤能够有效减少因外部因素引起的错误发生几率，提高构建效率。 #### 配置GPU支持鉴于YOLO系列算法对计算资源的需求较高，尤其是在大规模数据集上进行训练时更是如此，因此强烈建议利用GPU加速运算。确认已正确安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN之后，还需验证PyTorch能否识别可用设备。可通过简单测试脚本来检查当前系统的GPU状态： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 若返回True则表示一切正常；反之则可能需要重新审视驱动程序或框架本身的安装状况[^4]。 #### 下载预训练权重最后但同样重要的一环是从GitHub仓库克隆完整的YOLOv7工程项目，并从中选取适合的任务需求（分类、检测或是姿态估计等）对应的预训练模型参数用于微调或其他用途。具体路径一般位于repo根目录下的weights子文件夹内。

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