【YoloV5】学习笔记 P2——代码环境配置

安装好CUDA后，就可以下载YoloV5代码进行环境配置了，本文主要记录代码配置过程中可能遇到的一些问题

https://github.com/ultralytics/yolov5

1. 将预定的版本下载到本地，解压缩后配置环境
   配置环境中的requirements.txt中的pytorch默认为CPU版本的，下载GPU 版本的需要去pytorch官网去下载

• 查看当前安装的pytorch是否是GPU版本？是否用CUDA？

(yolov5) (venv) E:MasterStudyyolov5venv>python
Python 3.7.13 (default, Mar 28 2022, 08:03:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

• 查看当前使用源

conda config --show-sources  # conda
pip config list  # pip

2. 免费在线数据标注网站

哔哩哔哩参考视频