由于实验室服务器的环境不匹配，需要重新再在的包很多，我转成了云上服务器AutoDL。

通过github我下载了yolov5的5.0版本“yolov5-5.0”.

下载之后会有tutoral.py的教程文件。

通过Setup模块来配置相关环境：

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone repo
%cd yolov5
%pip install -qr requirements.txt  # install dependenciesimport torch
from IPython.display import Image, clear_output  # to display imagesclear_output()
print('Setup complete. Using torch %s %s' % (torch.__version__, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))

这第一行代码是直接下载yolov5文件的压缩包，即通过github下载了一次yolov5文件，再下载一个。

第二行代码是进入yolov5文件夹的意思。

第三行代码是一次性下载所有相关包的意思。

在终端运行"python train.py"之后出现的报错问题

Exception has occurred:

RemoteDisconnected Remote end closed connection without response

关了梯子，成功运行

untimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have 1024 channels, but got 512 channels instead

在train.py文件中：

parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')
修改if name == ‘main’:里的
cfg的dafault为‘models/yolov5s.yaml’即可

WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['/root/autodl-tmp/coco128/images/train2017']

按照提示在指定文件夹下创建文件夹，完善目录结构