各大网站的域名是什么原因,做网站建设涉及哪些算法,c++语言网站建设,溧阳网站建设制作这个基本都是Bilibili网站里面叫“小手丫子”up的视频教程#xff0c;此前自己需要装了好几次又卸载了好几次#xff0c;现在根据视频教学整理出来自己所理解的文档。 注意事项
1.安装的pycharm版本和anaconda版本无要求。
2.运行pycharm尽量以管理员身份运行。
3.Cuda是独…这个基本都是Bilibili网站里面叫“小手丫子”up的视频教程此前自己需要装了好几次又卸载了好几次现在根据视频教学整理出来自己所理解的文档。 注意事项
1.安装的pycharm版本和anaconda版本无要求。
2.运行pycharm尽量以管理员身份运行。
3.Cuda是独立的与显卡驱动无关与GeForce Experience版本无关。
尽量不要安装Cuda11.8以上版本用不了TRT。
4.cuda卸载有关NV的只保留GFE、图形驱动和Physx,其他的都可以卸载。 安装步骤
安装包链接放在文章最后。
1.安装pycharm
右键点击pycharm的应用程序文件管理员身份打开开始安装。本文下载链接安装过程中勾选左边前三个选项安装完成之后点击Crack文件的最后一个激活文件弹框选择确定等待激活完成。
2.安装anaconda(一定不要装在机械硬盘)。
右键点击Anaconda3的应用程序文件管理员身份打开开始安装。这个过程如果安装包正常一般比较顺利也挺快的如果有安装过程卡顿过久的问题可以参考
http://t.csdnimg.cn/chprJ
3.安装cuda
右键点击cuda_11.6的应用程序文件管理员身份打开开始安装。CUDA setup产生的路径为临时文件夹安装完成会自动删除可以不用修改。
NVIDIA CUDA安装时选择自定义安装选项除了cuda本体组件需要勾选其他取消勾选。
选择安装位置时需要记住安装路径下面需要用到该安装路径。
把cudnn解压后的四个文件复制到cuda的安装路径。
Cuda安装结束。
4.配置环境变量 设置系统关于高级系统设置环境变量系统变量Path新建
把cuda安装路径的五个路径
CUDA\v11.6\bin
CUDA\v11.6\libnvvp
CUDA\v11.6\lib
CUDA\v11.6\include
CUDA\v11.6\extras\CUPTI\lib64
添加进去确定。
5.把存有一系列终端指令的.txt和.whl文件放到指定路径 把网盘下载的4个文件Requirements.txt和torch开头的3个.WHL文件
粘贴到电脑用户的”用户名”文件夹下。路径在C\用户\用户名\下面终端安装直接从该路径选择修改文件配置。
6.安装PyTorch
点击电脑左侧的win, 最近添加 打开Anaconda Prompt(Anaconda3)的cmd。 (1)先创建一个虚拟环境在(base) C的用户文件夹下输入命令
conda create --name pytorch python3.8.15
虚拟环境名字pytorch可根据自己需求修改。
Python建议使用3.8版本3.8以上版本可能会有问题。
虚拟环境安装好的路径可能会在
users\name\.conda\envs\pytorch
或者C\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch
(2)切换到创建好的虚拟环境pytorch(创建好环境之后进入虚拟环境也可以WinR进入终端), 输入
conda activate pytorch 在pytorch下要保证之前4个文件已经复制到用户名文件夹下输入
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.cdu.cn/simple
安装这个txt文件里面的一些依赖包使用国内源安装速度很快。
如果出现报错
ERROR:Could not find a version that satisfies the requirement absl-py1.3.0 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for absl-py1.3.0
可以先在把pytorch的虚拟环境关闭打开Anaconda Prompt的终端pip list查看是否有pip没有则安装有则需要升级输入
pip install --upgrade pip
再切换进去创建的python虚拟环境继续输入上面的指令安装txt文件里面的一些依赖包。
未报错则直接安装完成后安装pytorch输入
pip install torch-1.13.1cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
完成后再输入
pip install torchaudio-0.13.1cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
完成后再输入
pip install torchvision-0.14.1cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
都安装完成后输入
pip list
检查安装版本是否都在。
(3)确认全部安装完成之后就可以把用户名文件夹下之前复制过来的4个文件(一个txt和三个whl文件)删除。
(4)把yolo源码放入一个文件夹右键使用Pycharm打开项目。 (5)在pycharm界面添加python解释器 右下角解释器设置python解释器点击右边下箭头全部显示点击””现有环境选择刚才创建的虚拟环境路径
C:\User\name\conda\envs\pytorch\python.exe
确定。
此时YOLOv5就可以在运行起来了。 各个安装包下载链接
pychram2022链接https://pan.baidu.com/s/1IsPUFG_-HPbo6Jh77-ilgg
python3.8.0链接https://pan.baidu.com/s/1KmPYoF3h80EB56r0oqD2iw
Anaconda3_2023链接https://pan.baidu.com/s/1iDyqFli9slb81PiRu5MsfQ
cuda_11.6链接https://pan.baidu.com/s/1HkD0ML43Poz4GZ5M_nBDpQ
安装pytorch的依赖包指令文件链接https://pan.baidu.com/s/10Yw5mf2AA1lrfpyQHx9DEA
YOLOv5_7.0源码文件链接https://pan.baidu.com/s/1ph3QRq5fhlp28XN_fwhNRA
提取码lt24
