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yolov5服务器配置环境

时间: 2025-01-31 14:40:39 浏览: 39

### YOLOv5 服务器环境配置教程 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境为了确保依赖项不会与其他项目冲突，建议为 YOLOv5 创建独立的 Python 环境。可以使用 Miniconda 或 Anaconda 来管理这些环境。 ```bash conda create -n yolov5-6 python=3.7 conda activate yolov5-6 ``` 这会创建名为 `yolov5-6` 的新环境，并将其激活[^1]。 #### 安装 PyTorch 和其他依赖项一旦进入正确的环境中，下一步就是安装必要的软件包。对于大多数情况来说，通过 pip 可以轻松完成此操作： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirements.txt ``` 注意，在某些情况下可能需要调整 `requirements.txt` 文件来适应特定版本的需求[^2]。 #### 下载 YOLOv5 源码可以从 GitHub 上克隆官方仓库获取最新版源代码： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 如果网络条件不允许直接 Git 克隆，则可以选择下载 ZIP 压缩包并通过 WinSCP 等工具上传至服务器后再解压[^3]。 #### 测试模型推理功能最后一步是对已训练好的权重文件执行简单的图像检测命令来进行验证： ```python python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.25 ``` 上述命令将会读取指定路径下的图片作为输入数据集，并应用预训练的小型YOLOv5模型(`yolov5s`)进行物体识别处理。

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