亲宝软件园·资讯

展开

win10+anaconda安装yolov5 win10+anaconda安装yolov5的方法及问题解决方案

light-124 人气:3
想了解win10+anaconda安装yolov5的方法及问题解决方案的相关内容吗,light-124在本文为您仔细讲解win10+anaconda安装yolov5的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:win10+anaconda安装yolov5,win10安装yolov5,下面大家一起来学习吧。

对于yolo系列,应用广泛,在win10端也有很大的应用需求,所以这篇文章给出win10环境下的安装教程。

先给出系列文章win10+anacnda实现yolov3

YOLOV5-3.0/3.1版本

版本问题

python 3.7 torch 1.6.0 torchvision 0.7.0 cuda 10.1

注意:Yolov5-3.1只能使用torch 1.6.0

1.在网站下载对应版本的torch和torchvision的whl文件

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2.新建虚拟环境

conda create -n YOLOV5-3.1 python=3.7

3.查看虚拟环境

conda info -e

4.激活虚拟环境

activate YOLOV5-3.1

5.安装相关库

pip3 install opencv-python==4.4.0.46 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install numpy==1.19.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install Cython==0.29.21 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pillow==8.0.1 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install matplotlib==3.3.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pyyaml==5.3.1 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install tensorboard==2.3.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install scipy==1.5.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install tqdm==4.54.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pandas==1.1.3 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install seaborn==0.11.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pycocotools==2.0.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

6.安装torch

将路径跳转到步骤1中下载的文件位置,使用pip install .....whl 格式来安装whl文件

7.验证

import torch
#查看版本
print(torch.__version__)
#查看gpu是否可用.返回True则表示可以使用gpu
torch.cuda.is_available()
#返回设备gpu个数
torch.cuda.device_count()

8.图像检测

python detect.py

9.调用摄像头

python detect.py --source 0

YOLOV5-4.0版本

电脑配置

CPU:i7-10750H

内存:16G

显卡:GTX1650 4G

Anaconda:4.9.2

1.一开始就最好把源换一下

查看当前下载源
 
conda config --show-sources
 
添加源:
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --set show_channel_urls yes
 
查看当前下载源
 
conda config --show-sources
 
如果出现国内源挂掉的情况,就换回默认源
 
conda config --remove-key channels

2.新建虚拟环境

conda create -n YOLOV5-4.0 python=3.7

3.查看虚拟环境

conda info -e

4.激活虚拟环境

activate YOLOV5-4.0

5.安装相关库

注意1:这里不能直接使用pip install -r requirements.txt 这样直接安装会默认安装cpu版本的torch,不知道为什么,可能是torch是其他库的依赖库,这里不懂,有会的小伙伴可以一起交流。

注意2:Cv2的版本不能是4.5,需要指定成4.4或者以下。同时Python3.8装不上cv2 4.4。所以需要安装python3.7版本,这样才能将cv2的4.4版本安装上去。同时在安装库的时候需要先安装opnecv-python,不能先安装numpy,这样才能安装上cv2的4.4版本。

pip3 install opencv-python==4.4.0.46 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install numpy==1.19.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install Cython==0.29.21 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pillow==8.0.1 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install matplotlib==3.3.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
 
pip3 install pyyaml==5.3.1 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install tensorboard==2.3.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install scipy==1.5.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
 
pip3 install tqdm==4.54.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pandas==1.1.3 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install seaborn==0.11.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pycocotools==2.0.2 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注意:这里需要先安装opencv-python再安装numoy,而且opencv-python的版本最好不好是4.5。否则这里会报出CV2函数的错误。

6.安装torch

我们使用的版本依次是

pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2。

torcp.7版本。Python对应3.7版本,否则不能使用cuda。cv2要用4.5以下版本。

YOLOv5最好使用cuda10.2版本

Yolov5 4.0建议搭配torcp.7/yolov5 3.0建议搭配pytorcp.6

安装方式一:在网站中找到对应的版本然后离线安装

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

方式二:

conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

6.验证

import torch
 
#查看版本
 
print(torch.__version__)
 
#查看gpu是否可用
 
torch.cuda.is_available()
 
#返回设备gpu个数
 
torch.cuda.device_count()

7.图像检测

python detect.py

8.摄像头

python detect.py --source 0

9.mp4视频测试

python detect.py --source 161.mp4 (这里接视频的位置)

如上图,视频已经被识别过啦

过程中的一些报错

报错1:打开摄像头报错

File "D:\BIG-YOLOV5\YOLO\yolov5-4.0\yolov5-4.0\utils\datasets.py", line 276, in __init__

assert cap.isOpened(), 'Failed to open %s' % s AssertionError: Failed to open 0

解决办法:找到设备管理器-照相机-右键开启设备

报错2:摄像头报错

解决办法:本人用的是联想拯救者电脑

1电脑-右键属性-设备管理器-照相机-点击开启

2开始-设置-隐私-相机-将设置都打开

3点击任务栏上的电池图标,将摄像头隐私开启。

报错3:在创建虚拟环境后,安装库的时候出现错误

WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(139): Could not remove or rename D:\anaconda\pkgs\notebook-6.2.0-py38haa244fe_0.tar.bz2. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)

原因:在安装库的中途退出了

解决办法:conda clean --all

报错4:

An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.

If submitted, this report will be used by core maintainers to improve

future releases of conda.

解决办法:conda clean -i

报错5:cv2版本报错4.5.1

cv2.error: OpenCV(4.5.1)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-1drr4hl0\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:717: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvWaitKey'

解决办法:这个错误可真是解决太长时间,一直找不到原因,一直试一直试.....

Cv2的版本不能是4.5,需要指定成4.4或者以下。Python3.8装不上cv2 4.4。所以需要安装python3.7版本,这样才能将cv2的4.4版本安装上去。同时在安装库的时候需要先安装opnecv-python,不能先安装numpy,这样才能安装上cv2的4.4版本。

加载全部内容

相关教程
猜你喜欢
用户评论