CPU搭建yolov5

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在CPU环境下安装和配置YOLOv5模型。根据用户提供的引用内容，我需要整理出一个清晰的步骤指南。首先，我需要确认用户可能已经具备的条件，比如是否安装了PyCharm和Python，但根据引用[2]，用户可能已经安装了这些，所以重点放在配置环境和安装依赖上。 首先，安装Anaconda是必须的，因为它能帮助管理Python环境。接下来，创建一个新的conda环境，指定Python版本。引用[3]提到使用Python 3.9，但用户的原生版本是3.7.3，所以可能需要根据YOLOv5的要求调整。不过最新的YOLOv5可能支持较新的Python版本，比如3.8或3.9，所以需要确认。 然后，激活环境后安装PyTorch的CPU版本。根据引用[2]，用户需要安装CPU版的PyTorch，可以通过pip命令安装。接下来，克隆YOLOv5的仓库，安装requirements.txt中的依赖，但可能需要排除GPU相关的库，比如torch和torchvision，因为它们已经安装了CPU版本。此外，还需要安装其他必要的库，如opencv-python-headless，这样可以避免GUI相关的依赖问题。 用户可能会遇到的问题包括依赖冲突、版本不匹配，或者缺少某些库。例如，如果requirements.txt中的库版本太新或太旧，可能需要手动调整。另外，运行时如果出现CUDA相关的错误，可能需要检查环境是否真的在CPU模式下运行，确保没有残留的GPU相关配置。 测试环节也很重要，用户需要下载预训练模型，并运行detect.py，同时添加参数--device cpu来强制使用CPU。如果一切顺利，应该能生成检测结果。如果出现错误，可能需要检查路径是否正确，依赖是否完整安装，或者是否有文件缺失。 最后，常见问题部分需要涵盖环境切换、依赖错误处理和性能问题。提醒用户CPU运行速度较慢，可能需要调整图片大小或使用轻量模型来优化速度。此外，确保所有步骤都正确无误，避免遗漏任何关键步骤。</think>### 在CPU环境下安装和配置YOLOv5的步骤指南 #### 1. **安装Anaconda（若未安装）** - 下载Anaconda：[官网链接](https://www.anaconda.com/products/distribution)，选择适合操作系统的Python 3.7+版本安装[^2]。 - 验证安装：终端输入 `conda --version`，显示版本号即成功。 #### 2. **创建独立Python环境** ```bash conda create -n yolov5_cpu python=3.9 # 根据YOLOv5版本需求调整Python版本[^3] conda activate yolov5_cpu ``` #### 3. **安装PyTorch CPU版本** ```bash pip install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html ``` - 此处指定PyTorch CPU版本以避免GPU依赖。 #### 4. **克隆YOLOv5仓库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 ``` #### 5. **安装依赖库** ```bash pip install -r requirements.txt --no-cache-dir ``` - **注意**：若出现冲突，手动调整版本（如`opencv-python-headless`替代`opencv-python`）。 #### 6. **验证环境** ```python import torch print(torch.__version__) # 应显示1.10.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回False（表示未调用GPU） ``` #### 7. **运行YOLOv5检测** ```bash python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --device cpu ``` - 首次运行会下载预训练模型`yolov5s.pt`，检测结果保存在`runs/detect`目录。 --- ### 常见问题解决 1. **依赖冲突**：若安装时出现版本冲突，使用`pip install 包名==版本号`手动指定版本。 2. **缺少文件**：确保`requirements.txt`中的`PyYAML`、`matplotlib`等已安装。 3. **性能优化**：CPU推理速度较慢，可通过`--imgsz 320`缩小输入图像尺寸加速。 ---