配置yolov5环境

一、安装Anaconda

1. 下载 - 访问Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/products/individual）{此方法下载速度过慢建议去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/下载}。

2. 安装 - 运行下载的安装程序。 - 在安装向导中，选择“Just Me”（如果是个人使用），然后选择安装路径（默认路径也可，不过要记着后面有用，后面不记得建议重装）。 - 勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”（这一步很重要，不用自己配置环境变量，避免出问题建议没点的人卸了重装也可以手动配置环境变量）。 - 点击“Install”开始安装。安装完成后，你可以在开始菜单中找到Anaconda Navigator等相关程序。

二、安装Pycharm

1. 下载 - 访问Pycharm官方网站（https://www.jetbrains.com/pycharm/download/）。 -记得勾选创建桌面快捷，更新path变量（建议没点的人卸了重装）

2. 安装 - 运行下载的安装程序。 - 在安装向导中，可以选择默认安装路径或者自定义路径。 - 根据提示完成安装。

三、安装cuda

1.在cmd中输入nvidia-smi右上角查看电脑适配的cuda版本：

没有显卡的电脑不用装（比如实验室的大部分工作站），有显卡的电脑也可以不装仍然可以跑模型（注意：pytorch的cuda版本要比自己电脑装的高）

三、配置yolo环境（在Anaconda环境下）

1. 创建虚拟环境 -打开Anaconda Prompt。

- 输入命令conda create -n opencv_env python=3.8（这里创建了一个名为yolov5的虚拟环境，并且指定Python版本为3.8，往上存在版本不兼容问题）。

- 激活虚拟环境，输入conda activate yolov5

2. 安装pytorch，去pytorch官网https://pytorch.org/

- 输入上述命令在激活的虚拟环境中，这里建议使用conda因为pip实在太慢了，会因为下载太慢而下载失败。

四、将Pycharm的编译器切换为Anaconda的yolov5环境（或其他环境）

1. 打开Pycharm项目 - 启动Pycharm，打开或创建一个项目。

2. 配置解释器 - 在Pycharm主菜单中，选择“File”->“Settings。 - 在设置窗口中，找到“Project（你新建的项目名）”->“Python Interpreter”。 - 点击设置图标（通常是一个齿轮图标），选择“Add Interpreter”。 - 在“Add Python Interpreter”窗口中，选择“Conda Environment”。

- 如果要你未使用Anaconda的解释器，请先找到正确的文件位置，旧版pycharm直接在Anaconda下找python.exe,最新版pycharm在anaconda的Scripts文件夹找conda.exe - 点击“OK”完成配置。

3.点击使用现有的环境，找到你在Anaconda Prompt中创建的yolov5- 点击“OK”完成配置

五、获取模型

1.从github上获取yolov5的压缩包，或者配置git环境的可以在pycham的终端输入

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

2.终端cd进入requirements.txt所在的目录下，输入命令pip install -r requirements.txt下载依赖