创建项目时java版本显示是7.0,但是我配置的环境是19.1会有冲突吗
时间: 2024-02-16 19:04:55 浏览: 52
如果您在配置的环境中安装了JDK 1.9.1,那么在创建项目时选择的Java版本为7.0可能会导致一些问题,因为Java 7和Java 9之间有一些不兼容的变化。建议您在创建项目时选择Java 9.1,以确保项目能够正常运行。如果您必须使用Java 7.0,请确保您的代码与Java 9.1兼容,并且在编译和运行时都使用Java 7.0。您可以在项目中的build.gradle文件中指定编译时使用的Java版本。例如,对于Java 7.0,您可以将以下内容添加到build.gradle文件中:
```
compileJava {
sourceCompatibility = 1.7
targetCompatibility = 1.7
}
```
这将确保您的项目使用Java 7.0编译。希望这可以回答您的问题。
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yolov5的v7.0版本配置要求最高吗
相比于之前的版本,YOLOv5 v7.0版本的配置要求确实有所提高。根据官方文档,YOLOv5 v7.0需要至少8GB的GPU显存(16GB或32GB更好),CPU要求为Intel Xeon或AMD Epyc,内存最好为64GB以上。此外,还需要安装CUDA 11.1和cuDNN v8.0,并且建议使用PyTorch 1.7.1以上的版本。
需要注意的是,这只是官方建议的配置要求,实际上还会受到具体应用场景、数据集大小等因素的影响。如果您的计算资源有限,可以考虑使用较低版本的YOLOv5,或者使用其他目标检测算法。
yolov5_7.0 的环境配置
以下是YoloV5 7.0的环境配置步骤:
1. 安装Anaconda或Miniconda
2. 创建一个新的conda环境,命名为yolov5,使用Python 3.8版本:
```
conda create --name yolov5 python=3.8
```
3. 激活yolov5环境:
```
conda activate yolov5
```
4. 安装PyTorch 1.9.0:
```
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
```
5. 安装其他依赖项:
```
pip install opencv-python==4.5.1.48 matplotlib==3.4.2 pillow==8.3.1 PyYAML==5.4.1 scipy==1.7.0 tensorboard==2.5.0 torchsummary==1.5.1 tqdm==4.61.2
```
6. 克隆yolov5仓库:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
7. 安装yolov5依赖项:
```
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
至此,YoloV5 7.0的环境配置已完成。