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实战博客指引：

  1. 实战环境搭建
  2. 自定义数据集
  3. 模型训练
  4. 模型测试与评估
  5. YOLOv5整合PyQt5

项目源代码可联系博主获取。

一、环境搭建

1.首先下载Anaconda

Anaconda官网下载

2.cuda和cudnn安装

这些网上都有较为详细的教程，直接去下载即可。我这里提供相关数据。本人使用的版本为：cuda10.1+cudnn7.6.5

百度网盘链接:

链接：https://pan.baidu/s/1No-qZSpLbMCZGPWD8dbLkA
提取码：jofm

3.创建torch环境

将前两步完成后，进行pytorch的安装。

打开左下角的类似于cmd的面板

创建pytorch虚拟环境
conda create -n 环境名称 python==版本

conda create -n torch python==3.7.0

之后查看当前conda环境

conda env list

星号为当前所在的位置，激活你的虚拟环境

activate torch

可见当前环境切换为torch

二、安装pytorch

前往pytorch官网查看:pytorch

按照自己的cuda版本对应安装pytorch。由于我使用的是cuda10.1，选择pytorch为1.7.1的版本，下载命令为：

# CUDA 10.1
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

等待下载完成。下载完成后，输入以下命令查看是否能够使用GPU：

python
import torch 
print(torch.__version__)
print("gpu", torch.cuda.is_available())

当输出结果为True时安装成功！

本文标签： 交通标志 实战 识别系统 环境

版权声明：本文标题：【YOLOv5实战】基于YOLOv5的交通标志识别系统-环境搭建 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1753508474a2900919.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。