yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建过程

我来讲解一下 "Yolov5 Win10 CPU与GPU环境搭建过程" 的攻略。

环境要求

首先，我们需要满足以下环境要求：

• Python >= 3.8
• Pytorch >= 1.7.0
• CUDA >= 10.2（需要GPU环境）
• cuDNN >= 8.0.4（需要GPU环境）
• NVIDIA GPU（需要GPU环境）

CPU环境搭建

1. 安装Anaconda

在官网下载Windows下的Anaconda安装包，安装过程中请注意把Anaconda加入环境变量。

1. 安装Python依赖

打开Anaconda Prompt，执行以下命令安装Python依赖：

conda create -n yolov5 python=3.8 -y
conda activate yolov5
pip install -U pip
pip install opencv-python scipy torchvision

1. 下载Yolov5

在官方Github仓库中下载Yolov5代码，解压后进入yolov5目录。

1. 测试运行

执行以下命令测试运行：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg

1. 安装其他依赖

如果需要使用其他功能，可以根据需要安装相应的依赖，比如：

pip install -U seaborn pandas matplotlib pillow tensorboard

GPU环境搭建

如果需要使用GPU进行训练和推理，则需要按照以下步骤配置GPU环境。

1. 安装CUDA和cuDNN

在NVIDIA官网下载合适的CUDA版本，并安装。然后在NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN，并解压到CUDA的安装目录中。

1. 安装Pytorch

在Pytorch官网中选择相应的配置命令，例如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<VERSION>

其中VERSION是CUDA的版本号，例如10.2。

1. 安装其他依赖

其他依赖的安装方式与CPU环境相同。需要注意的是，如果需要使用GPU加速，代码中要使用to()方法将变量转为GPU张量，例如：

img = img.to(device)

1. 测试运行

执行以下命令测试GPU环境：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg --device 0

其中--device参数指定设备编号，0表示第一块GPU。

示例说明

以下是两个针对Yolov5 Win10 CPU与GPU环境搭建过程的示例说明。

示例一

问题描述

我在Win10上安装了Anaconda、CUDA和cuDNN，但在安装Pytorch时遇到了问题，安装失败。请问如何解决这个问题？

解决方案

可能是CUDA和cuDNN的版本与Pytorch要求的不一样。你可以在Pytorch官网查看支持的CUDA和cuDNN版本号，然后根据实际情况选择相应的版本进行安装。

示例二

问题描述

我在CPU环境下成功运行了Yolov5代码，但在GPU环境下运行时提示“RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument ...”。请问如何解决这个问题？

解决方案

这是因为代码中的某个变量没有转为GPU张量导致的。你可以检查代码中的每个变量，确保它们都使用了to()方法将变量转为GPU张量。如果还有问题，可以尝试将代码中的device参数设置为0或者未设置，表示使用第一块GPU进行运算。