Windows下保姆级Yolov5环境配置教程

本篇教程是针对Windows用户的一份全面的Yolov5目标检测模型搭建指南，适合所有层次的学习者。首先，作者推荐使用Anaconda3版本2024.02进行环境配置，因为教程包含了对CUDA 12.1.0和cuDNN 9.0.0的支持，以及PyTorch 2.1.1版本，这些都是深度学习开发中常见的工具。作者特别指出，他提供的文档与市面上的教程不同，不仅步骤清晰、操作简便，还提供了有用的提示。 教程分为三个主要部分： 1. **下载并安装Anaconda3**：用户可以从Anaconda官网下载，如果官网下载速度慢，也可以从作者分享的百度网盘链接获取。安装时，确保勾选一个选项，以便Anaconda自动配置环境变量。安装完成后，可以在开始菜单找到Anaconda的应用图标，以及设置环境变量的步骤。 2. **配置环境变量**：安装后，检查环境变量是否正确设置。作者建议将Anaconda安装路径添加至系统环境变量中，例如E:\anaconda，以及其子目录，如mingw-w64、usr、bin和Scripts。如果安装路径不同，用户需根据实际路径修改并手动设置环境变量。 3. **创建Yolov5专用Python环境**：使用命令行工具（CMD或Anaconda Prompt）通过`conda create -n XXX(环境名) python=X.X`命令创建一个新的Python环境，指定Yolov5所需的Python版本。这一步骤为后续安装Yolov5及其依赖提供了专用的隔离环境。 通过这个保姆级教程，Windows用户能够系统地学习如何在自己的设备上（如联想拯救者Y7000p2023）安装和配置必要的环境，从而成功搭建Yolov5模型，为计算机视觉任务特别是目标检测应用提供强大的支持。对于初学者来说，这个教程的详细指导将有助于他们避免常见问题，快速上手实践。