yolov5 环境搭建
时间: 2025-04-18 08:44:59 浏览: 26
### 配置YOLOv5运行环境
#### 创建Python虚拟环境并安装必要软件包
为了确保系统的稳定性和兼容性,在开始之前应当创建一个新的Python虚拟环境。对于YOLOv5而言,推荐使用的Python版本为3.9[^3]:
```bash
conda create -n yolov5_env python=3.9
conda activate yolov5_env
```
接着需要安装PyTorch以及其对应的CUDA扩展来提供GPU加速支持。这一步骤至关重要,因为YOLOv5能够利用NVIDIA GPU显著提升训练速度和推理效率。具体命令如下所示,其中`cu113`表示所选用的CUDA工具链版本号,可以根据实际情况调整。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
#### 下载YOLOv5源代码及其依赖项
获取官方发布的YOLOv5仓库,并进入项目目录内操作:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
之后依据README.md文档提示,通过Pipfile锁定所需的第三方库列表,从而简化后续部署流程中的复杂度管理问题:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
以上过程涵盖了从零构建适合YOLOv5工作的基础架构所需的关键要素,包括但不限于Python解释器的选择、深度学习框架的支持以及模型本身的准备等工作[^1]。
#### 测试安装效果
完成上述准备工作后,可以通过执行预定义的数据集测试案例验证整个设置是否成功生效。通常情况下,开发者会采用COCO数据集中的一部分作为样本输入给定的目标检测算法来进行初步评估。
```python
from pathlib import Path
import sys
sys.path.append(str(Path().absolute()))
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from models.experimental import attempt_load
weights = 'yolov5s.pt'
imgsz = 640
device = ''
half = False
model = attempt_load(weights, map_location=device) # 加载模型权重
if half:
model.half() # 将FP32转换成FP16半精度浮点数以节省内存空间
```
这段脚本展示了加载已训练完毕的小型YOLOv5网络结构(`yolov5s`)的方法之一;当然也可以根据实际需求替换其他规模更大的变体如m/l/x等。
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