深度学习之YOLOv5实践应用（1）系统安装配置

一、anaconda、cuda、cuDNN 等安装参见Yolov5环境配置教程

二、配置conda环境

1、首先conda添加清华源，下载速度会比较快

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

2、创建一个新的虚拟环境,并命名为yolov5

conda create -n yolov5 python==3.9.7

source activate yolov5

3、安装PyTorch，torchvision

检测base环境已经安装版本

在虚拟环境yolov5中安装

conda install pytorch==1.10.2 torchvision==0.11.3

(yolov5) robot@robot-All-Series:~$ conda install pytorch==1.10.2 torchvision==0.11.3
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done## Package Plan ##environment location: /home/robot/anaconda3/envs/yolov5added / updated specs:- pytorch==1.10.2- torchvision==0.11.3The following packages will be downloaded:package                    |            build---------------------------|-----------------cudatoolkit-11.3.1         |       h2bc3f7f_2       549.3 MBffmpeg-4.3                 |       hf484d3e_0         9.9 MB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorchfreetype-2.11.0            |       h70c0345_0         618 KBlibwebp-1.2.2              |       h55f646e_0          80 KBlibwebp-base-1.2.2         |       h7f8727e_0         440 KBnumpy-1.21.2               |   py39h20f2e39_0          23 KBnumpy-base-1.21.2          |   py39h79a1101_0         4.9 MBpillow-9.0.1               |   py39h22f2fdc_0         669 KBpytorch-1.10.2             |py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0        1.21 GB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorchpytorch-mutex-1.0          |             cuda           3 KB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorchsix-1.16.0                 |     pyhd3eb1b0_1          18 KBtorchvision-0.11.3         |       py39_cu113         9.0 MB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch------------------------------------------------------------Total:        1.77 GBThe following NEW packages will be INSTALLED:blas               pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mklbzip2              pkgs/main/linux-64::bzip2-1.0.8-h7b6447c_0cudatoolkit        pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-11.3.1-h2bc3f7f_2ffmpeg             anaconda/cloud/pytorch/linux-64::ffmpeg-4.3-hf484d3e_0freetype           pkgs/main/linux-64::freetype-2.11.0-h70c0345_0giflib             pkgs/main/linux-64::giflib-5.2.1-h7b6447c_0gmp                pkgs/main/linux-64::gmp-6.2.1-h2531618_2gnutls             pkgs/main/linux-64::gnutls-3.6.15-he1e5248_0intel-openmp       pkgs/main/linux-64::intel-openmp-2021.4.0-h06a4308_3561jpeg               pkgs/main/linux-64::jpeg-9d-h7f8727e_0lame               pkgs/main/linux-64::lame-3.100-h7b6447c_0lcms2              pkgs/main/linux-64::lcms2-2.12-h3be6417_0libiconv           pkgs/main/linux-64::libiconv-1.15-h63c8f33_5libidn2            pkgs/main/linux-64::libidn2-2.3.2-h7f8727e_0libpng             pkgs/main/linux-64::libpng-1.6.37-hbc83047_0libtasn1           pkgs/main/linux-64::libtasn1-4.16.0-h27cfd23_0libtiff            pkgs/main/linux-64::libtiff-4.2.0-h85742a9_0libunistring       pkgs/main/linux-64::libunistring-0.9.10-h27cfd23_0libuv              pkgs/main/linux-64::libuv-1.40.0-h7b6447c_0libwebp            pkgs/main/linux-64::libwebp-1.2.2-h55f646e_0libwebp-base       pkgs/main/linux-64::libwebp-base-1.2.2-h7f8727e_0lz4-c              pkgs/main/linux-64::lz4-c-1.9.3-h295c915_1mkl                pkgs/main/linux-64::mkl-2021.4.0-h06a4308_640mkl-service        pkgs/main/linux-64::mkl-service-2.4.0-py39h7f8727e_0mkl_fft            pkgs/main/linux-64::mkl_fft-1.3.1-py39hd3c417c_0mkl_random         pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.2.2-py39h51133e4_0nettle             pkgs/main/linux-64::nettle-3.7.3-hbbd107a_1numpy              pkgs/main/linux-64::numpy-1.21.2-py39h20f2e39_0numpy-base         pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.21.2-py39h79a1101_0openh264           pkgs/main/linux-64::openh264-2.1.1-h4ff587b_0pillow             pkgs/main/linux-64::pillow-9.0.1-py39h22f2fdc_0pytorch            anaconda/cloud/pytorch/linux-64::pytorch-1.10.2-py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0pytorch-mutex      anaconda/cloud/pytorch/noarch::pytorch-mutex-1.0-cudasix                pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_1torchvision        anaconda/cloud/pytorch/linux-64::torchvision-0.11.3-py39_cu113typing_extensions  pkgs/main/noarch::typing_extensions-3.10.0.2-pyh06a4308_0zstd               pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.9-haebb681_0Proceed ([y]/n)? yDownloading and Extracting Packages
cudatoolkit-11.3.1   | 549.3 MB  | ################################################################################################################### | 100%
six-1.16.0           | 18 KB     | ################################################################################################################### | 100%
libwebp-1.2.2        | 80 KB     | ################################################################################################################### | 100%
pillow-9.0.1         | 669 KB    | ################################################################################################################### | 100%
pytorch-1.10.2       | 1.21 GB   | ################################################################################################################### | 100%
torchvision-0.11.3   | 9.0 MB    | ################################################################################################################### | 100%
numpy-1.21.2         | 23 KB     | ################################################################################################################### | 100%
pytorch-mutex-1.0    | 3 KB      | ################################################################################################################### | 100%
numpy-base-1.21.2    | 4.9 MB    | ################################################################################################################### | 100%
libwebp-base-1.2.2   | 440 KB    | ################################################################################################################### | 100%
ffmpeg-4.3           | 9.9 MB    | ################################################################################################################### | 100%
freetype-2.11.0      | 618 KB    | ################################################################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: \ By downloading and using the CUDA Toolkit conda packages, you accept the terms and conditions of the CUDA End User License Agreement (EULA): https://docs.nvidia.com/cuda/eula/index.html

最后验证pytorch和torchvision是否安装好

python
import torch
torch.__version__
import torchvision
torchvision.__version__

4、安装requirements.txt其他包

pip install -r requirements.txt

# pip install -r requirements.txt# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1  # CoreML export
# onnx>=1.9.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6  # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export
# openvino-dev  # OpenVINO export# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0  # COCO mAP
# roboflow
thop  # FLOPs computation

5、下载权重文件

在https://github.com/ultralytics/yolov5/releases中下载4个权重文件，放到工程路径下的weights文件夹中。

一般这四个就够用了，s是最小的，速度最快，但是精度不高。

5. 运行demo

然后输入python detect.py --source 0 --weights=“weights/yolov5s.pt” (如果设备有摄像头）
或者python detect.py --source=data/images/bus.jpg --weights=weights/yolov5s.pt(设备没有摄像头）
前者会打开摄像头并实时探测物品，后者将用工程自带的一张测试图片进行测试。运行结束后，会打印结果文件的位置。在这个位置中可以找到测试结果。

出现cuda错误，我原来安装的是cuda 10.2 驱动为4xx版，重新安装驱动最新510版本，Ubuntu下安装NVIDIA驱动的三种方法

结果为：

参考：

1、Yolov5环境配置教程 - （ubuntu）

[译] 再看 Flask 视频流 - 知乎取消[译] 再看 Flask 视频流 - 知乎

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