YOLOv5 环境搭建

YOLOv5 环境搭建

flyfish

环境
Ubuntu20.04
驱动、CUDA Toolkit、cuDNN、PyTorch版本对应

1 NVIDIA驱动安装

在这里插入图片描述
在[附加驱动界]面安装驱动时,需要输入安全密码,需要记下,后面还需要输入这个密码
重启之后有的机器会出现
在这里插入图片描述

perform mok management
操作步骤

enroll mok 
enroll mok -> continue 
enroll the key -> yes 

输入安全密码 reboot

2 CUDA Toolkit 安装

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如果驱动已经安装,在这里可以不安装驱动
在这里插入图片描述

3 cuDNN 安装

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
在这里插入图片描述

查看GPU信息

nvidia-smi

System Management Interface

https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface

在这里插入图片描述

4 python环境

(1)anaconda方式
界面启动

anaconda-navigator

使用国内源

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

在这里插入图片描述

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。
在这里插入图片描述
创建虚拟环境

conda create -n  yolov5

激活虚拟环境

conda activate yolov5

退出conda环境

conda deactivate

(2)python虚拟环境方式

sudo apt-get install python3-venv# 配置国内源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#创建虚拟环境
python3 -m venv  yolov5#激活虚拟环境
cd venv_name
source bin/activate# pip 升级
pip install --upgrade pip#退出激活环境
deactivate

5 PyTorch安装

https://pytorch.org/get-started/locally/

在这里插入图片描述

6 Yolov5的安装

下载源码

https://github.com/ultralytics/yolov5

在自己的环境,进入代码目录
执行

pip install -r requirements.txt

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