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：

1. **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

2. **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`。

3. **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

4. **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

5. **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。

6. **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"

7. **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`。