不使用 conda进行yolov5

YOLOv5 是一个流行的开源目标检测模型，它通常需要依赖于 Anaconda 或者 Conda 环境来安装所需的深度学习库和依赖项，比如 PyTorch 和 CUDA。然而，如果你不想通过 Conda 来管理环境，可以手动安装和配置依赖：

1. **Python基础库**：首先，确保你的 Python 已经安装并更新到最新版本。你可以直接从官网下载 Python 并安装。

2. **pip安装**：
- 使用 `pip` 安装必要的包，如 `torch`, `timm`, `numpy`, `opencv-python` 等。例如：

     pip install torch torchvision torchaudio pillow numpy cython opencv-python

3. **CUDA和cuDNN**：如果你有 NVIDIA GPU，你需要下载 CUDA 并设置 PATH，然后安装对应版本的 cuDNN。你可以在 NVIDIA 的官方网站上找到相关资源。

4. **Git克隆YOLOv5源码**：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

5. **安装项目内的依赖**：
在 yolov5 目录下运行 `python setup.py install` 或者 `pip install -r requirements.txt`，这将安装项目的特定需求。

6. **验证安装**：
运行 `python test.py --weights yolov5s.pt`，如果一切正常，你应该能看到 YOLOv5 模型的示例输出。