YOLO五pytorch安装
时间: 2025-05-24 12:10:20 浏览: 18
### 如何在 PyTorch 中安装和配置 YOLOv5
#### 创建 Python 虚拟环境
为了确保依赖项不会与其他项目冲突,建议创建一个新的虚拟环境。可以使用 `conda` 或者原生的 `venv` 工具。
对于 Conda 用户:
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5
```
如果更倾向于使用 venv,则可以通过以下方式完成:
```bash
python -m venv yolov5-env
source yolov5-env/bin/activate # Linux/MacOS
.\yolov5-env\Scripts\activate # Windows
```
[^1]
#### 安装 PyTorch 和 CUDA 支持
推荐通过官方渠道安装最新版本的 PyTorch(>=1.7),并根据硬件需求选择是否启用 GPU 加速功能。以下是针对不同情况的具体命令:
- **Conda 方式**(适用于大多数用户):
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
- **Pip 方式**(适合不需要 Anaconda 的场景):
访问 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并复制适配当前系统的 pip 命令。例如,在支持 CUDA 10.2 的环境下运行如下指令:
```bash
pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
[^3]
#### 下载 YOLOv5 源码
克隆官方仓库至本地目录以便后续操作:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 配置依赖库
进入下载好的 YOLOv5 文件夹后,执行以下命令以自动解析并安装所需的第三方模块列表 (`requirements.txt`):
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此过程会加载诸如 NumPy、Matplotlib 等必要的工具集以及用于模型训练的数据增强插件等组件。
[^2]
#### 测试安装成功与否
验证整个框架能否正常工作的一个简单方法就是尝试推理一张图片或者视频流数据。假设已经准备好了测试素材,则可以直接调用预定义脚本进行演示:
```bash
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/zidane.jpg
```
上述例子展示了如何利用小型权重文件(`yolov5s.pt`)对指定图像实施对象识别任务。
[^4]
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