要想在CPU上面跑,环境很重要,我先默认大家安装好了pycharm,并且默认配置好了python。我的python版本是3.7.3(我且称它为原生版本)。
一、配置环境(非常重要)
- 首先你要去安装一下Anaconda,我的电脑是64位的,所以我用的版本是64位的(推荐使用清华源的镜像下载)。
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
- 下载打开后进入,选择这样子
我这里安装到了F盘,因为我的C、D、E盘都满了。
- 完成安装之后,我们进行配置并测试一下
- 测试一下(在cmd中输入并回车查看一下)
conda --version
conda --version
出现这个就可以了,接着换一下源
5.换源在cmd中接着依次输入以下代码
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
6.完成后在电脑的用户目录下找到.condarc的文件,用记事本打开查看
是这个样子就行
6.在cmd中接着输入,该过程有点消耗时间,虽然说已经换好了源,但是下载起来的确不太快
conda update conda
conda update conda
这是我在安装的过程中遇到的一丢丢的小问题,下载速度的确是太慢了!下面更新包我就不更新了,后面在pycharm中直接配置就可以了。
7.接着在cmd中输入以下内容,出现图中的样子就可以了
python-V
python-V
到这一步,恭喜你环境已经搭建完成了。
以上内容,我参考了一下博客,如果你想在把原生的python调出来,可以跟着博客接着来操作。
二、还是配置环境(还是很重要)
- 接着打开cmd,在下面输入以下内容,跑一会
conda create -n yolov5 python=3.7
conda create -n yolov5 python=3.7
- 等待一会,输入y,回车
- 最后出现以下内容,算是配置完事了
到这里,yolov5的环境算是搭建出来了
三、导入Pytorch库
1.在cmd中输入
conda activate yolov5
conda activate yolov5
路径前出现(yolov5)就说明激活成功!
2.异常处理,如果说你输入后,在路径前没有出现,如果出现的以下的内容,请跟着2.1走。
2.1
activate # 重新进入虚拟环境
deactivate # 重新退出虚拟环境
activate (你想要进入环境)# 就OK了
activate # 重新进入虚拟环境
deactivate # 重新退出虚拟环境
activate (你想要进入环境)# 就OK了
然后出现这个样子就ok了
3.接着去pytorch官网,选择你要的配置,我这里是用的CPU跑,当然是选择这样的
4.在cmd中接着输入官网上显示的最后那句
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
5.等待一会,输入y,回车;再等待一会,出现done,说明Pytorch库导入成功!到这里,我们已经要结束在cmd上的操作了,下面我们转战pycharm。
四、在pycharm上操作
我的pycharm的版本是PyCharm Community Edition 2022.2.3,其他版本的也可以,没必要纠结版本嘛。
- 先去Giicode上下载项目
- 解压并用pycharm打开
- 配置一下解释器
- 配置完成后,在pycharm的右下角会显示Python3.7(yolov5)
5.打开requitements.txt,上面写了所需要库的版本
6.大家可以直接pip安装,不过前提条件要换源,我这里用的还是清华源。我在安装时没有用pip安装,因为我这里显示了一些不知名的bug,所以我保险起见用了手动添加。
7.点击运行左侧的detect.py文件,在这个过程中,可能会因为网速原因导致你与github之间的链接问题
看现在网速极其的慢,现在你可以点击他说的那个链接,手动下载好,将下载好的yolov5s.pt直接放到项目文件夹里面。
8.接着我们改一下模型里面的一些代码,先找到这个文件,在utils文件夹下面,datasets.py的这个文件的第161行,先把这一行注释掉,再在下面写一行代码。
p = str(Path(path))
p = str(Path(path))
9.接着跑一下detect.py,如果再报错,就是你的库文件安装的版本可能过高或者过低。我在运行是碰到了一些错误。如果你遇到了跟我一样的报错,可以跟着这些解决。
9.1AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
9.2UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the ........indexing argument return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined](打开看第四步)
10.解决bug,跑完之后再看一眼跑完后的效果(在runs文件夹下面的detect文件夹下面的exp文件夹可以看到处理后的图片)
五、结语
好好学习,认真解决bug!!!!