详细Anaconda+Pycharm配置YoloV5环境笔记

环境：

　　win10 20H2

需要的安装包：

　　Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe

　　pycharm-professional-2021.2.1.exe

 　　YoloV5源码

　　CUDA10.2与CUDNN V8.2.4

　　pytorch 1.9

　　选择性安装OpenCV库

一，安装Anaconda3

　　下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual-d

 1.选择CMD.exe Prompt，在命令行中输入：

conda install git
conda install pip

2.创建Yolov5环境，选择Python3.8，安装完后可以关闭ANACONDA。

二，安装pycharm

　　下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows；

　　路径不能有中文空格和符号；

1.破解，我用的ide-eval-resetter-2.1.6.jar（无线30天），而jetbrains-agent.jar（现在不稳定，经常打不开pycharm）：

 　　选择30天使用

 破解教程：http://www.downxia.com/downinfo/323769.html

2.汉化：

　　这里就不讲了，file-settings-plugins,搜索chinese，安装中文包就可以。下载超时可以使用下载地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/versions，jar包放到lib中拖到软件里在插件里选择从硬盘安装就可以了。

 3.Pycharm创建工程，目录选择YoloV5源码文件夹（目录无中文符号）

 4.配置解释器

 结果：

三，安装Cude10.2与CUDNN

CUDA：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

CUDNN：NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。

　　详细见：深度学习框架与运行平台

1.安装Cude10.2

　　首先打开NVIDIA显卡控制面板，查看显卡支持的最高Cude版本，我的最高支持CUDE11.4,如下图：

　　目前（2021.09.04日）pytorch支持的最新的CUDA为11.1，可是不支持Conda，如下图，所以我们选择CUDA10.2。

（1）下载：

下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork，下载主程序和相应补丁。

（2）安装：

　　自定义安装，不勾选visual studio integration

（3）安装所有补丁：

（4）安装验证：

　　cmd中输入nvcc -V，正确结果如下：

 2.安装CUDNN V8.2.4 For Cude10.2

（1）下载：

 　　下载链接：https://developer.nvidia.com/cudnn，这里需要登录并填写问卷才能下载(登录后的下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)

 

 （2）安装：

 　　解压下载的cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.4.15.zip包，将其中的文件复制到CUDE安装目录中（默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2）

 

 　　然后，在系统环境变量的Path中新增如下两项（对应自己的安装目录）。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

　　如下图：

 　　检验：

　　切换到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite目录下，shift+鼠标右键打开命令行 执行bandwidthTest.exe或者.\bandwidthTest.exe，查看结果是否如下图，显示Pass则安装成功。

　　注：有什么疑问见补充：win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！

 四，安装Pytorch

1.安装

　　打开官网https://pytorch.org/get-started/locally/，选择使用Conda安装，如下图，安装命令为：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

　　打开Anaconda Navigator — yolov5test — CMD.exe Prompt，粘贴命令，回车即可。安装完成如下图：

 五，选择性安装OpenCV

打开【anaconda navigator】-yolov5test，点选下图所示【Enviroments】，将下拉单选成【ALL】，然后搜索【opencv】，选中点击apply完成了安装。

 六，【anaconda navigator】-yolov5test中安装yolov5一些必须库

torch
pyyaml
cudnn等等
详细见：源代码目录下的：requirements.txt文件
+cmd中安装pip install opencv-python和pip install thop等

 六，运行项目：

　　1.运行Train.py

　　　　（1）结果目录runs\train\exp

 　　　　（2）提示未找到库对应版本的不重要提示（我们安装的版本高于它引发的提示）：

 　　　　（3）正确运行完成，返回代码为0并打印输出目录：

　　　　（4）目录里查看

 

 2.运行Detect.py

 　　　　（1）目录里查看：

 　　　　（2）效果图

 

 

七，补充：pip配置环境方法直接见官方源代码说明文件。