yolov5gpu版本环境配置

以下是yolov5gpu版本环境配置的步骤：

1. 安装Anaconda

在官网下载并安装Anaconda，选择适合自己的版本即可。安装完成后，在命令行中输入conda -V，检查是否成功安装。

2. 创建虚拟环境

打开命令行，输入以下命令创建一个名为yolov5_gpu的虚拟环境：

conda create -n yolov5_gpu python=3.7

3. 激活虚拟环境

输入以下命令激活虚拟环境：

conda activate yolov5_gpu

4. 安装PyTorch和其他依赖项

输入以下命令安装PyTorch和其他依赖项：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

pip install opencv-python

pip install matplotlib

pip install pycocotools

5. 下载yolov5代码

在GitHub上下载yolov5代码，并将其解压缩到本地文件夹中。

6. 运行yolov5

在命令行中切换到yolov5代码所在的文件夹，并输入以下命令运行yolov5：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，--img参数指定输入图像的大小，--batch参数指定批量大小，--epochs参数指定训练轮数，--data参数指定数据集的配置文件，--cfg参数指定网络结构配置文件，--weights参数指定预训练权重文件，--name参数指定训练结果输出文件夹的名称。

这样，就完成了yolov5gpu版本环境配置的步骤。