YOLOv5怎么安装

YOLOv5是一种流行的物体检测算法，它基于PyTorch框架实现。要在本地计算机上安装YOLOv5，你需要先满足一些基本条件，比如Python、CUDA和cuDNN支持。以下是安装步骤：

1. 安装基础环境：
- **Python**：建议使用Python 3.6以上版本。可以访问https://www.python.org/downloads/ 下载并安装最新版。
- **pip**：Python包管理器，如果尚未安装，运行 `python get-pip.py` 或者通过系统包管理器安装。
- **CUDA** 和 **cuDNN**: 如果你想利用GPU加速，需要安装对应的NVIDIA CUDA和cuDNN库。可以从NVIDIA官网下载。

2. 安装PyTorch：
- 打开终端或命令提示符，输入 `pip install torch torchvision`
- 如果要使用GPU，还需要安装`torchvision cudatoolkit` 版本，例如：`pip install torch torchvision cudatoolkit=10.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`

3. 安装YOLOv5：
- 可以直接从GitHub克隆YOLOv5仓库：`git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git`
- 进入项目目录：`cd yolov5`
- 使用`pip`安装依赖：`pip install -r requirements.txt`

4. 验证安装：
- 运行 `python train.py --info`，这将显示YOLOv5的基本信息以及训练配置。

安装完成后，你可以开始使用YOLOv5进行物体检测任务了。记得查看官方文档（https://ultralytics.com/yolov5/），里面包含详细的教程和示例。