本章结合多篇博主 完整版为各位试水          大家后续安装一定一

定一定注意版本问题

安装环境:Win10 + CUDA11.7+pytorch

目录

下载显卡驱动

CUDA下载

检验CUDA是否安装成功

CUDNN下载

检验cuDNN是否安装成功

下载Anaconda

查看anaconda换源是否更换成功

验证Anaconda安装是否成功

安装pytorch

进入pytorch官网:PyTorch,下载对应版本(PyTorch和CUDA版本对应关系)

验证pytorch是否安装成功

下载yolov5

安装requirements.txt

下载labellmg

问题解决


下载显卡驱动

下载最新驱动( 选择显卡对应的版本)

官方驱动 | NVIDIA

下载完显卡驱动cmd  查看显卡 打开cmd 输入nvidia-smi

CUDA下载

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

建议默认c盘   但是我改在E:盘了

检验CUDA是否安装成功

cmd查看版本nvcc -V  可以看见我的是v11.7(检验是否安装成功)

CUDNN下载

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

选择对应版本,这里我选择的第一个Download cuDNN v8.4.1[May 27th.2022], for cUDA 11.x

cudaDNN主要是加速cuda的。

然后解压缩下载的压缩包,对应粘贴到cuda目录下。

配置环境变量win+e  点击此电脑右键属性  下翻高级系统设置  环境变量  系统变量(s)

下载好会多上这两个选项

找到path  添加新变量

E:\CUDA Development\lib

E:\CUDA Development\include

E:\CUDA Development\libnvvp

检验cuDNN是否安装成功

进入到cuda的安装路径找到叫extras的文件夹   extras\demo_suite

先点击1管理员运行   在点击2管理员运行   现以下画面代表成功

两个窗口显示这个代表成功   闪退后面有解决方案

下载Anaconda

阿纳康达|蟒蛇分布 (anaconda.com)

一步一步运行没有什么问题   完成安装

#################################Anaconda换清华源(为了下载快点  不换也可以)

打开这个

方法一:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
        conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
        # 设置搜索时显示通道地址
        conda config --set show_channel_urls yes

依次输入

方法二:进入anaconda命令行界面输入:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --set show_channel_urls yes

在C:\User文件夹下找到有个叫.condarc文件,修改配置文件内容(不要怕  不放心你可以备份)

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

查看anaconda换源是否更换成功

在anaconda命令行界面输入 conda config --show

成功换源画面

######################################################上方为换源过程可以跳

Anaconda添加环境变量

Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Scripts
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Library\bin
Anaconda所在的磁盘:\Anaconda所在的路径\Anaconda\Library\mingw-w64\bin

验证Anaconda安装是否成功

验证Anaconda安装是否成功  打开cmd输入  conda -V 显示以下内容  即Anaconda版本号

验证Python,输入python

安装pytorch

安装pytorch安装之前确定你要安装的pytorch版本,然后在PyTorch和CUDA版本对应关系中查找对应版本,再进入正式安装环节

查看 cudnn 和 cuda 版本

#查看cudnn 版本
nvcc -V

#查看cuda版本
set cuda

这张是别人的我的打不开     你的也打不开后面有怎么解决

查询到我的是v11.7   上图是别人的v10.2

进入pytorch官网:PyTorch,下载对应版本(PyTorch和CUDA版本对应关系)

打开Anaconda Prompt (Anaconda)创建虚拟环境

#注意:需要安装pytorch 1.6以上的版本

#创建虚拟环境,环境名字可自己确定,这里使用yolov5作为环境名:

conda create -n yolov5 python=3.9

# 安装成功后激活yolov5环境:

conda activate yolov5

去官网找对应版本可以看见之前我的是11.7

我是下的是  自己去官网找

torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl    这个和

torchvision-0.13.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

你要下对应的版本哈)

这个是我下的

链接:https://pan.baidu.com/s/1S2UnnRMPquTzfnrxOtXKGg 
提取码:7ra7

下载好后Anaconda Prompt (Anaconda)进入虚拟环境

conda activate yolov5

pip下载格式为

pip install 【地址文件名】

先安装

pip install E:\pytorch\torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

再安装

pip install E:\pytorch\torch-1.12.1+cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl

验证pytorch是否安装成功

在Anaconda Prompt (Anaconda)输入

conda activate yolov5

python

import torch 
import torch vision

print(torch.__version__) # pytorch版本
print(torch.version.cuda) # cuda版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用

看到1.12.1+cu116  和True恭喜恭喜终于成功了。   ture代表gpu可以使用

后面现1代表一个gpu可以使用(真的需要开心一会   因为我刚开始没有  你很厉害)

下载yolov5

先下载git的下载器

安装依赖

复制文件名

安装requirements.txt

打开requirements.txt里面的终端 安装 requirements.txt

pip install -r requirements.txt

开始安装

完成

下载labellmg

打标签工具下载(win10下安装labellmg)

labellmg是一个十分常用的图像标定工具,可用于生成自己的PASCAL VOC格式的图像数据集,进而用于R-CNN,YOLO,SSD等目标检测模型的训练。

方法一:   第一步:到github上下载labellmg的压缩包;下载链接: [GitHub - heartexlabs/labelImg:

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