ubuntu部署yolov5【Yolov5配置】解压yolov5 demo并配置环境

# 1. 简介

## 介绍Yolov5目标检测模型

Yolov5是一种高性能的目标检测模型，基于深度学习技术，具有快速、准确的特点。它是Yolov系列模型的最新版本，采用了一系列优化措施，能够在图片和视频中快速准确地检测出目标物体。

## 目的和意义

部署Yolov5目标检测模型到Ubuntu系统，可以为用户提供强大的目标检测功能，帮助他们在图像和视频中识别出特定的目标物体。配置好环境后，用户可以根据自己的需求训练、评估和部署这一先进的目标检测模型，从而实现各种应用场景下的目标识别任务。

# 2. 环境准备

在部署Yolov5目标检测模型到Ubuntu系统之前，您需要先进行以下环境准备工作：

### Ubuntu系统准备

首先，确保您的Ubuntu系统是最新版本，并已经完成了更新和升级操作。可以通过以下命令来进行系统更新：

sudo apt update
sudo apt upgrade

### CUDA和cuDNN安装

Yolov5模型使用GPU加速进行训练和推理，因此需要安装CUDA和cuDNN来支持GPU计算。您可以按照以下步骤来安装CUDA和cuDNN：

1. 安装CUDA

首先，从NVIDIA官网下载适用于Ubuntu系统的CUDA安装包，然后执行以下命令进行安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2. 安装cuDNN

同样，您需要从NVIDIA官网下载cuDNN安装包，并按照以下步骤进行安装：

tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

### PyTorch安装

Yolov5模型基于PyTorch框架开发，因此需要安装PyTorch及其相关依赖。您可以使用以下命令来安装PyTorch：

pip install torch torchvision

以上就是部署Yolov5目标检测模型所需的环境准备工作，确保您在部署前完成了这些步骤，以保证模型能够正常运行。

# 3. Yolov5配置

在部署Yolov5目标检测模型之前，我们需要进行相关的配置，包括下载Yolov5代码、解压Yolov5 Demo以及配置相关依赖。

**下载Yolov5代码**

首先，我们需要从Yolov5的GitHub仓库中下载最新的代码。可以通过以下命令完成：

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

**解压Yolov5 Demo**

下载完成后，进入yolov5目录，并解压Yolov5 Demo以获得一些示例模型和测试图像：

cd yolov5/
unzip data.zip

**配置相关依赖**

接下来，我们需要