Ubuntu22 YOLOV5环境搭建
时间: 2025-05-01 10:30:59 浏览: 18
### 配置 Ubuntu 22 上的 YOLOv5 环境
#### 创建 Python 虚拟环境并激活
为了确保依赖项不会影响其他项目,在开始之前创建一个新的虚拟环境是一个好习惯。
```bash
sudo apt update && sudo apt install python3.10-venv -y
python3 -m venv yolov5-env
source yolov5-env/bin/activate
```
#### 安装必要的库和工具
在继续安装YOLOv5特定组件之前,先更新pip到最新版本,并安装一些基本需求:
```bash
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 下载 PyTorch 和 torchvision
对于Ubuntu 22以及希望使用GPU加速的情况,推荐按照官方指南来获取适合系统的PyTorch版本。这里提供了一个通用命令用于安装稳定版的CPU-only PyTorch及其配套的torchvision[^1]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
如果计划利用NVIDIA GPU,则需访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/)查询针对具体CUDA版本的最佳实践建议。
#### 获取 OpenCV 支持
OpenCV是计算机视觉任务不可或缺的一部分,可以通过pip轻松获得预编译好的二进制文件。
```bash
pip install opencv-python-headless
```
#### 克隆 YOLOv5 源代码仓库
选择合适的分支非常重要;考虑到兼容性和稳定性,可以考虑基于已知良好工作的标签或发布版本进行克隆操作。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 设置 YOLOv5 所需的所有Python包
进入刚刚克隆下来的YOLOv5目录后,执行如下指令以满足项目的其余依赖关系。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此时应该已经成功地在一个干净的Ubuntu 22环境中设置了YOLOv5所需的一切条件。接下来可以根据实际应用场景进一步探索模型训练、推理等功能特性。
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