yoloV5 gpu

YOLOv5 GPU 配置与安装
为了在GPU上成功运行YOLOv5，需要确保环境已经正确配置了必要的依赖项和支持库。以下是详细的说明：
安装CUDA和cuDNN
YOLOv5对于GPU的支持主要依靠NVIDIA CUDA工具包以及配套的cuDNN库来加速计算过程。建议使用与PyTorch版本相匹配的CUDA/cuDNN组合[^1]。
设置Python虚拟环境
创建一个新的Python虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，并保持系统的整洁有序。推荐采用conda或者venv模块来进行管理。
# 使用 conda 创建 Python 虚拟环境 (假设已安装 Anaconda/Miniconda)
conda create --name yolov5 python=3.9
conda activate yolov5
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安装 PyTorch 和 torchvision
根据官方文档指导，在命令行中执行如下指令以安装适合当前操作系统的PyTorch及其扩展组件vision。这一步骤至关重要，因为YOLOv5基于PyTorch框架构建而成。
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # 对应于 CUDA 11.7 版本
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下载并准备 YOLOv5 源码仓库
通过Git克隆最新的YOLOv5源代码到本地计算机上，之后进入该项目目录继续后续工作。
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
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更新 requirements.txt 文件中的软件包列表
确保所有必需的第三方库都处于最新状态，以便充分利用性能优化特性。
pip install -r requirements.txt
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测试模型推理速度
完成上述准备工作后，可以通过简单的脚本来验证整个流程是否正常运作，比如加载预训练权重文件并对单张图片实施检测任务。
import torch
from pathlib import Path
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from models.experimental import attempt_load

weights = 'yolov5s.pt' # 或者其他路径下的 .pt 权重文件
img_size = 640 # 输入图像尺寸
device = 'cuda' # 设备选择 CPU/GPU

model = attempt_load(weights, map_location=device).eval()
print(f'Model loaded successfully with {sum(p.numel() for p in model.parameters())} parameters.')
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以上步骤涵盖了从基础环境搭建至最终测试环节的关键要点，遵循这些指南应当能够顺利实现在配备有A800-80G显卡集群上的YOLOv5部署目标[^2]。