Windows下保姆级Yolov5环境配置教程
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更新于2024-08-03
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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。
2023-11-11 上传
2019-05-30 上传
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