yolov5s环境配置

YOLOv5s（You Only Look Once version 5 small）是一个轻量级的目标检测模型，它基于PyTorch框架构建。配置YOLOv5s环境通常需要以下几个步骤：

安装Python和相关库：首先确保已安装Python 3.6或更高版本。然后，通过pip安装必要的深度学习库，如torch、torchvision、tqdm等，可以运行命令：
pip install torch torchvision fastai timm
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Git克隆YOLOv5仓库：从GitHub下载YOLOv5源码，通常使用git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git。

切换到特定分支：进入项目目录后，切换到yolov5s版本，例如：
cd yolov5
git checkout s
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预训练权重下载：如果要开始训练或预测，需要下载预训练权重，可以在scripts/download.py脚本中执行：
python scripts/download.py --weights yolov5s.pt
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GPU支持（如有）：如果你有GPU，确保CUDA和cuDNN已经正确安装并启用。如果有NVIDIA GPU，添加export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0到环境变量中指定GPU。

设置CUDA和环境变量：确保你的系统能识别到GPU，如果在Ubuntu上，可以尝试运行：
conda activate py38 # 如果使用conda环境
export PYTHONPATH=".:$PYTHONPATH"
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检查环境是否搭建成功：通过运行YOLOv5的示例来确认环境配置是否正确，如python demo.py。