ubuntu20.04安装pytorch和yolov5

### Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch 和 YOLOv5 #### 环境准备 确保已正确安装 NVIDIA 驱动程序。如果已经完成此操作,则无需重复设置[^1]。 #### 安装 CUDA 和 cuDNN 对于已有合适版本的 CUDA 的情况,可跳过重新安装驱动的部分并继续下一步骤。选择合适的 cuDNN 版本进行安装以匹配现有的 CUDA 版本。 #### 安装 PyTorch 为了兼容性和性能考虑,在安装 PyTorch 及其依赖项时应选用与现有 CUDA 版本相适应的具体版本。例如,当 CUDA 版本为 11.4 或更高时,推荐使用如下命令来安装带有 CUDA 支持的 PyTorch: ```bash pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 这条指令会从指定源下载适合 CUDA 11.3 的 PyTorch、`torchvision` 和 `torchaudio` 库,并利用清华大学镜像加速下载过程[^2]。 #### 下载和配置 YOLOv5 获取官方仓库中的 YOLOv5 并初始化子模块: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 更新 Python 包管理器索引路径以便能够导入项目内的包: ```python from pathlib import Path import sys FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH ``` 验证安装成功与否可以通过运行测试脚本来确认模型能否正常加载以及推理功能是否可用: ```bash python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg ``` 上述命令将会执行一次对象检测任务并将结果显示出来,以此证明整个环境搭建无误。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;

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开发环境: Ubuntu 16.04 / 18.04 ROS kinetic/melodic Python>=3.6.0环境,PyTorch>=1.7 环境配置安装步骤: 安装Anaconda: 1.首先下载对应的安装包Anaconda 2.然后执行脚本安装anaconda(文件名为下载对应的.sh文件名) bash ~/Downloads/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 安装 Pytorch: 1. 首先创建python3.6以上版本的conda环境 conda create -n mypytorch python=3.8 2. 激活创建好的conda环境 conda activate mypytorch 3. 在PyTorch官网上选择指定版本安装Pytorch Install PyTorch: https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

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YOLOv4-pytorch(专注的YOLOv4和Mobilenetv3 YOLOv4) 这是YOLOv4架构的PyTorch重新实现,它基于正式的实现与PASCAL VOC,COCO和客户数据集 结果(更新中) 姓名 训练数据集 测试数据集 测试大小 地图 推理时间(毫秒) 参数(M) 模型链接 mobilenetv2-YOLOV4 VOC Trainval(07 + 12) VOC测试(07) 416 0.851 11.29 46.34 更新!!! Mobilenetv3-YOLOv4即将到来!(您只需要在config / yolov4_config.py中更改MODEL_TYPE) 消息!!! 这个仓库在骨干网中添加了一些有用的注意方法。 SEnet(2017年CVPR) CBAM(CVPR 2018) 强调 YOLOv4(细心的YOLOv4和Mobi

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