搭建YOLOv5开发环境：Python与PyTorch

# 1. **介绍YOLOv5与目的**

- 1.1 什么是YOLOv5
- 1.2 YOLOv5的应用场景
- 1.3 为什么要搭建YOLOv5开发环境

在本章中，我们将介绍YOLOv5目标检测模型及其应用领域，以及为何需要搭建YOLOv5开发环境。

# 2. 准备工作

### 安装Python与相关工具

在搭建YOLOv5开发环境之前，首先需要确保我们已经安装了Python以及相关的工具。Python是YOLOv5的开发语言之一，因此我们需要安装Python的最新版本，推荐使用Python 3.x版本。同时，也需要安装pip，这是Python的包管理工具，用于安装和管理Python模块。

# 检查Python版本
python --version

# 安装pip
sudo apt install python3-pip

### 安装PyTorch框架

YOLOv5基于PyTorch框架开发，因此需要安装PyTorch。可以通过PyTorch官方网站提供的安装命令来安装适合您系统的PyTorch版本。

# 使用pip安装PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio

### 确认GPU支持

为了加快模型训练速度，建议使用GPU来加速计算。确保您的机器上已经配置好了NVIDIA的CUDA，并且PyTorch也支持CUDA。

# 检查CUDA版本
nvcc --version

完成以上步骤后，我们就完成了必要的准备工作，接下来可以开始下载YOLOv5源代码并配置开发环境。

# 3. 下载YOLOv5

在本章中，我们将详细介绍如何下载YOLOv5的源代码，并进行相应的配置准备工作。

#### 3.1 前往GitHub页面下载YOLOv5源代码

首先，我们需要前往YOLOv5的GitHub页面，该页面包含了最新的源代码、文档和示例。在浏览器中输入以下地址：[https://github.com/ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)。

#### 3.2 克隆YOLOv5仓库至本地

在GitHub页面中，我们可以看到一个绿色的按钮“Code”，点击该按钮会显示一个链接，我们可以选择使用HTTPS或者SSH方式从远端仓库克隆YOLOv5到本地。在终端中使用以下命令：

git clone https://github.com/ultralyt