git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 克隆官方仓库 cd yolov5 pip install -r requirements.txt # 安装依赖项（包含PyTorch)在本地cpu版本的pytorch环境下实现

<think>好的，我需要帮助用户在本地CPU版本的PyTorch环境中安装YOLOv5并正确安装依赖项。首先，用户已经提到了几个引用，我需要参考这些内容来提供正确的步骤。 首先，用户的问题是关于YOLOv5的安装，而引用中提到了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv3和YOLOv2的相关安装步骤。我需要确保使用的是YOLOv5的仓库链接。根据引用[1]，YOLOv5的仓库克隆命令是git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git，这一点需要确认是否正确。不过用户提供的引用[1]中的链接可能有问题，因为示例中的引用[1]提到的是克隆YOLOv5仓库，但给出的命令是克隆YOLOv7的。这里可能存在混淆，需要检查正确的YOLOv5仓库地址。 然后，用户需要安装CPU版本的PyTorch。根据引用[1]，安装CPU版本的PyTorch可以使用pip install torch torchvision torchaudio --no-cache-dir，这里可能需要添加--no-cache-dir参数以避免下载GPU版本。同时，需要确认这些库的版本是否兼容YOLOv5的要求。 接下来是克隆仓库后的依赖安装。YOLOv5通常使用requirements.txt文件来安装依赖，所以用户需要进入克隆的仓库目录，运行pip install -r requirements.txt。但根据引用[1]中的描述，可能还需要额外的步骤，比如安装其他依赖项，需要检查仓库中的说明。 另外，用户可能需要在没有GPU支持的环境中运行，所以需要确保所有依赖项都是CPU兼容的。例如，某些库可能需要调整版本以避免依赖CUDA。 最后，可能需要提醒用户在安装完成后进行简单的测试，比如运行detect.py脚本，并确保使用--device cpu参数来指定使用CPU。 现在需要将这些步骤整理成清晰的指导，确保用户能够按照顺序执行，并且避免常见的错误，比如错误的仓库地址或依赖冲突。同时，需要引用正确的引用来源，比如引用[1]和引用[3]中提到的安装步骤，但要注意引用对应的内容是否正确。</think>在本地CPU版PyTorch环境下安装YOLOv5的步骤如下： ### 1. 安装CPU版PyTorch 使用以下命令安装PyTorch的CPU版本及相关组件： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --no-cache-dir ``` 注意：`--no-cache-dir`参数可避免下载GPU版本的历史缓存干扰[^1] ### 2. 克隆YOLOv5仓库 执行命令克隆官方仓库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 # 进入项目目录 ``` ### 3. 安装依赖项 安装requirements.txt中列出的依赖： ```bash pip install -r requirements.txt --no-cache-dir ``` 特别说明： - 会自动安装`matplotlib`, `numpy`, `opencv-python`等核心依赖 - 添加`--no-cache-dir`可避免残留GPU版本的包[^1] ### 4. 验证安装 运行测试命令： ```bash python detect.py --source data/images/bus.jpg --device cpu ``` 成功执行后会在`runs/detect/exp`目录生成检测结果 ### 常见问题处理 1. **依赖冲突**：建议使用虚拟环境 ```bash python -m venv yolov5-env source yolov5-env/bin/activate # Linux/Mac yolov5-env\Scripts\activate # Windows ``` 2. **OpenCV报错**：尝试指定版本 ```bash pip install opencv-python-headless==4.5.5.64 ```